ESTIMATIVA DA PRODUTIVIDADE DE HARVESTERS POR MEIO DE
REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
Nome: DIOGO DE SOUZA ALVES
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 24/05/2022
Orientador:
Nome |
Papel |
|---|---|
| EDNEY LEANDRO DA VITÓRIA | Orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
|---|---|
| EDNEY LEANDRO DA VITÓRIA | Orientador |
| HAROLDO CARLOS FERNANDES | Examinador Externo |
| NILTON CESAR FIEDLER | Examinador Interno |
Resumo: A cultivo de florestas plantadas tem importante papel na sociedade agrícola
brasileira, o trabalho com redes neurais artificiais tem se tornado imprescindível
dado a quantidade de dados gerados em sua atividade. Por meio da bibliometria
e da cientometria foi possível construir indicadores destinados a avaliar a
produção científica ao longo dos anos. Através da plataforma Scopus foi obtido
trabalhos publicados que combinam os termos Artificial Inteligence, Neural
Network, Forest*, Harvest*, Plant* e Management*. Foram encontrados
270 registros somente em inglês proveniente do período de janeiro de 1983 a
dezembro de 2021 foram selecionados e o software VOSviewer foi utilizado para
as análises. EUA e China foram responsáveis por mais de 32,6% das
publicações com registro científico da utilização de RNAs na silvicultura do
plantio à colheita. O número de publicações mostra a necessidade aprofundar
no estudo sobre RNAs aplicados a silvicultura do plantio à colheita. As palavraschave mais utilizadas atualmente são sobre o tema são machine learning,
deep learning e neural network.
Palavra Chave: Redes Neurais Artificiais, Inteligência artificial; Floresta
