https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/item/146 Capítulo em livro científico (CPACT) 2026-04-10T08:47:44Z https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1185814 Título: Programa balde cheio na região Sul. Autoria: BENDER, S. E.; BECKER, A.; SUÑÉ, R. W.; NOVO, A. L. M.; DE MORI, C. Conteúdo: A seguir, apresentam-se informações de três propriedades acompanhadas pelo Programa Balde Cheio em Rede, no período de 2017 a 2021, localizadas nos municípios de Nova Prata do Iguaçu, PR, Ituporanga, SC, e Barão, RS, para exemplificar o processo de acompanhamento zootécnico, econômico e tecnológico e resultados obtidos nessas propriedades da região. Desde o início do processo, o agricultor entendeu a importância da anotação dos seguintes dados: receitas (valor recebido pelo leite, venda de animais, etc.), despesas (ração, medicamentos, assistência veterinária, fertilizantes, energia elétrica, óleo diesel, etc.), pluviosidade, quantidade de leite produzida, prenhez, nascimentos de bezerras, entre outros. Todos esses dados são de suma importância para organizar a propriedade e direcioná-la ao seu foco e objetivos. Com a anotação de dados, foi possível individualizar a suplementação (ração, silagem, etc.) recebida por cada animal. Com isso, observou-se maior eficiência nesses gastos, um dos principais fatores para o sucesso do negócio. A melhoria na gestão conferiu ao produtor maior capacidade e resiliência para superar as crises enfrentadas ao longo do tempo. As anotações permitiram a análise dos fatores que contribuíram para aumentar ou diminuir a produção e, assim, quando necessário, fazer a correção rumo ao objetivo traçado. Hoje a propriedade conta com 31 vacas em lactação e, no ano de 2021, obteve uma renda anual de R$ 609.374,00, com uma produção média diária de 785 L. Outro dado relevante é que, ao longo dos últimos 15 anos, apenas 48% da renda da propriedade foi destinada ao pagamento de despesas, restando uma boa margem para investimentos e para atender aos desejos da família. 2025-01-01T00:00:00Z https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1181271 Título: Monitoramento e inventário agrícola no Acordo de Paris: desafios em médio e longo prazo. Autoria: MOZZER, G. B.; SCIVITTARO, W. B.; ZANATTA, J. A.; ROGERIO, M. C. P.; PAULA, V. R. de; PELLEGRINO, G. Q.; ALVES, B. J. R.; BERNDT, A.; PACKER, A. P. Conteúdo: Contexto histórico e relevância estratégica. Contexto histórico e relevância estratégica. Desafios dos sistemas de produção agropecuária tropicais e o papel da Embrapa. Benefícios esperados e integração com o setor produtivo. Caracterização de incertezas e limitações dos dados atuais. Análise comparativa entre setores. O binômio da degradação florestal. Propostas de aprimoramento. Soluções para inovação. Solução 1 – TerraClass. Solução 2 – Zoneamento agrícola de risco climático. Solução 3 – PlanejArroz. Solução 4 - Qualidade de solo, estoque de carbono, produção em diferentes sistemas de produção agropecuária. Solução 5 – Netflora. Solução 6 – Tecnologia de bioanálise de solo. Solução 7 - Inventários de ciclo de vida de produtos agropecuários. Solução 8 – RumenGases. Solução 9 - Novos indicadores de alteração do estoque de carbono de solos florestais. Solução 10 - Carbon Matte. Perspectivas futuras. Avanço para Tier 3 − Oportunidades e desafios nos sistemas tropicais. Utilização dos dados do BTR para o cumprimento do Acordo de Paris. Inventários de Ciclo de Vida e Pegada de Carbono nos trópicos. 2025-01-01T00:00:00Z https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1180658 Título: Predição de antocianinas em diferentes matérias-primas usando Machine Learning. Autoria: TEIXEIRA, R. dos S.; SANTOS, A. do S. B. dos; SILVA, F. T. S.; BARROS, G. L. de; OLIVEIRA, J. M. S.; LEAL, A. de B.; SIRQUEIRA, N. R. M.; VIZZOTTO, M.; JAQUES, P. A.; NORA, L. Conteúdo: As antocianinas, pigmentos naturais com reconhecidas propriedades bioativas e aplicações como corantes alimentícios, apresentam desafios significativos devido à sua instabilidadee degradação. A predição de antocianinas em fontes vegetais é essencial para controle de qualidade e estudos sobre estabilidade. O Machine Learning (ML), uma subárea da Inteligência Artificial que desenvolve algoritmos capazes de aprender padrões a partir de dados, surge como ferramenta poderosa na ciência de alimentos e química analítica, oferecendo novas abordagens para predição de antocianinas. Este trabalho explora as aplicações do ML na predição de antocianinas, incluindo a predição do seu comportamento sob diversas condições, análise de dados de degradação, a validação de métodos de quantificação, a otimização de processos de extração e a implementação de análises não destrutivas. Os estudos analisados demonstram que técnicas de ML de análise de dados, combinadas com métodos não destrutivos, representam um avanço significativo na predição e monitoramento de compostos antociânicos. O sistema Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) mostrou-se eficiente na previsão da degradação de antocianinas em casca de uva, cenoura preta e repolho roxo, oferecendo uma alternativa robusta para a otimização de processos industriais, como pasteurização. Assim como, abordagens baseadas em imagens hiperespectrais (HSI) e algoritmos de aprendizado de máquina, como Stacked Auto-Encoder- Genetic Algorithm - Extreme Learning Machine (SAE-GA-ELM), Random Forest (RF) e CatBoost, comprovaram sua eficácia na predição não destrutiva de antocianinas em amora-preta, pétalas de Rosa chinensis, alface roxa e folhas de macieira. Os métodos superam as limitações das técnicas tradicionais (como espectrofotometria) ao reduzir custos, tempo de análise e danos às amostras, além de possibilitaranálises mais rápidas, automatizadas e com maior precisão, mesmo em grandes volumes de dados. A integração entre espectroscopia, processamento de imagens e ML surge como uma ferramenta promissora para aplicações na indústria alimentícia, possibilitando maior eficiência na preservação de compostos antociânicos e na qualidade dos produtos. 2025-01-01T00:00:00Z https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1179359 Título: Banco ativo de germoplasma de cebola: Embrapa Clima Temperado. Autoria: LEITE, D. L. Conteúdo: Com o objetivo de atuar na preservação de recursos genéticos de cebola, a Embrapa Clima Temperado iniciou em 1979, em Pelotas, Rio Grande do Sul, a formação de um banco ativo de germoplasma (BAG) constituído principalmente com cultivares locais e algumas importadas. Consta no livro de registros como primeiro acesso uma amostra da população Pêra Dourada, da localidade da Quitéria, do município de Rio Grande. O BAG conta, atualmente, com 256 acessos, de cultivares locais e comerciais de cebola. 2020-01-01T00:00:00Z