Redes Neurais Artificiais na Previsibilidade da Produtividade de Grãos da Aveia pelo uso do Nitrogênio e Condições do Ciclo de Desenvolvimento da Cultura
DOI:
https://doi.org/10.5540/03.2022.009.01.0296Palavras-chave:
Avena sativa L., modelagem matemática simulação, nitrogênioResumo
O uso da inteligência artificial (IA), com os modelos de simulação e otimização por redes neurais artificiais (RNAs), tem sido aplicado com êxito em diversas pesquisas ligadas a processos de biossistemas. A cultura da aveia branca é fortemente dependente do nitrogênio para garantir produtividade de grãos. O objetivo do trabalho é desenvolver um sistema adaptativo de inteligência artificial por redes neurais para a previsibilidade de produtividade de grãos de aveia pela produtividade de biomassa e elementos meteorológicos ao longo do ciclo do desenvolvimento, considerando o manejo de uso do nitrogênio em sistemas de sucessão soja/aveia e milho/aveia. O delineamento experimental foi de blocos casualizados com 4 repetições, seguindo um esquema fatorial 4 x 2, com quatro doses de nitrogênio (0 kg ha−1 , 30 kg ha−1 , 60 kg ha−1 e 120 kg ha−1 ) e duas cultivares (Barbarasul e Brisasul), no sistema de cultivo soja/aveia e milho/aveia nos anos agrícolas de 2011 a 2016. No desenvolvimento dos modelos de simulação via RNA foi utilizado o toolbox neural network, do software Matlab. As redes neurais artificiais se apresentam como uma ferramenta de grande contribuição ao desenvolvimento de modelos de previsibilidade voltados a produtividade de grãos, sendo capazes que estimar com alta precisão as produtividades e a qualidade nutricional relacionadas com um grande número de variáveis.
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