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http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1083412| Title: | A prospective study on the application of Data Science in agriculture. |
| Authors: | 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. ![]() ![]() |
| Affiliation: | 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. |
| Date Issued: | 2017 |
| Citation: | 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. |
| Pages: | p. 713-722. |
| Description: | 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 |
| Keywords: | Computação científica Aprendizado de máquina Modelagem Redes de sensores Machine Learning |
| ISBN: | 978-85-85783-75-4 |
| Notes: | SBIAgro 2017. |
| Type of Material: | Artigo em anais e proceedings |
| Access: | openAccess |
| Appears in Collections: | Artigo em anais de congresso (CNPTIA)![]() ![]() |
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| File | Description | Size | Format | |
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| Prospectivesbiagro2017.pdf | 327.09 kB | Adobe PDF | ![]() View/Open |








