Título:	A prospective study on the application of Data Science in agriculture.
Autoria:	SOUZA, K. X. S. de TERNES, S. OLIVEIRA, S. R. de M. MOURA, M. F. BARIONI, L. G. HIGA, R. H. FASIABEN, M. do C. R.
Afiliação:	KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA; LUIS GUSTAVO BARIONI, CNPTIA; ROBERTO HIROSHI HIGA, CNPTIA; MARIA DO CARMO RAMOS FASIABEN, CNPTIA.
Ano de publicação:	2017
Referência:	In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 11., 2017, Campinas. Ciência de dados na era da agricultura digital: anais. Campinas: Editora da Unicamp: Embrapa Informática Agropecuária, 2017.
Páginas:	p. 713-722.
Conteúdo:	A quantidade e diversidade de dados disponíveis têm o potencial de causar profundas transformações na maneira que se realiza pesquisa e se propõe inovações na agricultura. Na chamada era do Petabyte, caracterizada pela ubiquidade de sensores e computadores, armazenamento quase infinito, computação em nuvem, robótica e IoT, a demanda e as oportunidades para aplicação da computação científica são extraordinárias, tanto na extração do conhecimento quanto na compreensão dos mecanismos associados a sistemas complexos. Este artigo apresenta um estudo prospectivo com base no estado da arte e enumera algumas áreas nas quais a aplicação da Ciência de Dados resultaria em grande benefício para pesquisadores, agricultores e agentes públicos.
Thesagro:	Simulação Agricultura
NAL Thesaurus:	Agriculture
Palavras-chave:	Computação científica Aprendizado de máquina Modelagem Redes de sensores Machine Learning
ISBN:	978-85-85783-75-4
Notas:	SBIAgro 2017.
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPTIA)