A agricultura do futuro está sendo moldada por inteligência artificial e imagens de satélite. Um estudo inovador conduzido por Yi-Chia Chang, pesquisador da Universidade de Illinois, revelou como o aprendizado de máquina pode transformar o monitoramento e a previsão da produção agrícola.
Utilizando imagens do satélite Sentinel-2 e modelos avançados de inteligência artificial, a pesquisa conseguiu identificar plantações com mais precisão, permitindo um mapeamento detalhado das áreas cultivadas. Esse avanço pode auxiliar na segurança alimentar global, tornando mais eficiente o planejamento agrícola e a resposta a desafios como secas e pragas.
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Os testes mostraram que modelos treinados com imagens específicas de satélite superam aqueles baseados em bancos de dados genéricos, como o ImageNet. Além disso, incorporar dados de diferentes regiões geográficas melhorou a capacidade dos algoritmos de mapear plantações mesmo em locais com informações limitadas.
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O estudo faz parte do grupo de pesquisa PROFYLE, que busca aprimorar a agricultura inteligente. A pesquisa também contou com o uso de supercomputadores para processar grandes volumes de dados, abrindo caminho para novas aplicações, como previsão de safras e otimização do uso de recursos agrícolas.
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