A Inteligência Artificial (IA) tem sido estudada desde 1943, e apenas 19 anos depois foi criado o... more A Inteligência Artificial (IA) tem sido estudada desde 1943, e apenas 19 anos depois foi criado o primeiro chatbot, um robô que provê atendimento as pessoas. A IA é aplicada nas mais diferentes áreas da sociedade, trazendo inúmeros benefícios em todos os seguimentos. Buscou-se identificar se as pessoas já foram atendidas por IA, via um robô (chatbot), se o serviço está respondendo às dúvidas de acordo com as necessidades e se após o atendimento está sendo satisfatório para as pessoas. A pesquisa foi realizada por meio de questionário na plataforma Survey Monkey, destinada ao público em geral no estado de Mato Grosso. Foram obtidas 287 respostas, das quais utilizou se 223 respostas, as demais foram descartadas por serem de outros estados ou por nunca terem utilizado o serviço on-line de atendimento. Demonstrou-se que 89,56% dos respondentes já utilizaram algum tipo de atendimento on-line, 45,74% das pessoas atendidas, tiveram suas dúvidas sanadas, 43,05% tiveram suas dúvidas parcialm...
O mundo vem sofrendo uma revolução causada por tecnologias computacionais, e a área da agricultur... more O mundo vem sofrendo uma revolução causada por tecnologias computacionais, e a área da agricultura não ficou de fora, revolucionou-se, transformando-se em agricultura inteligente, agricultura 4.0 ou agricultura digital. As possibilidades de ações criadas na agricultura com o uso das tecnologias computacionais são inúmeras, como: controle de informações para tomada de decisão, controle de produtos, do tempo, previsões etc. As tecnologias como Inteligência Artificial, IoT, Machine Learning, Blockchain, Drones, sensores entre outras possibilitam que o agricultor tenha controle de toda a sua propriedade em todas as áreas. O uso de tantas tecnologias para todas as áreas, trazem muitos benefícios e desafios, dentre os benefícios no uso na agricultura está o aumento da produção de alimentos e a preservação do meio ambiente. Na preservação do meio ambiente, as tecnologias tornaram-se aliadas no controle de quantidades, forma de aplicação, descarte dos vasilhames dos agrotóxicos, combate ao...
Este conjunto de dados é composto por três pastas de imagem de folhas de soja: Caterpillar, Diabr... more Este conjunto de dados é composto por três pastas de imagem de folhas de soja: Caterpillar, Diabrotica Speciosa e saudável. As imagens são de folhas de soja danificadas por lagartas, diabrotica speciosa e imagens saudáveis (ou seja sem os danos dos dois insetos citados). As imagens foram capturadas em ambiente real, com as interperies da natureza, como: vento, sol, sombras, nublado. São 6.410 imagens no dataset, divididas entre as 3 (tres) pastas: lagarta - 3.309, diabrotica speciosa - 2.205 e saudável - 896. Essas imagens foram padronizadas por dimensão 500 x 500 e rotação de 45, 90 e 180 graus para aumentar o dataset. Os dados estão in natura, o que permite que o pesquisados aplique os filtros e ferramentas de pré-processamento que precisar. As imagens foram capturadas com smartfones e drones. As alturas de capturas foram variadas, pois não temos em bibliografia qual seria uma altura ideal Os pesquisadores poderão utilizar esse conjunto de dados em pesquisas que utilizem tecnologias computacionais como: inteligência artificial, machine learning, deep learning, entre outros. Este dataset poderá ser utilizado no treinamento de modelos para predição de produção, controle de pragas (lagarta e diabrótica speciosa), através do danos nas folhas, calculo de porcentagem de danos nas folhas, identificação e diagnóstico de pragas.
Anais do XIII Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP 2021), 2021
A movimentação de agroquímicos na cadeia produtiva é imensa, oportunizando roubos, mal uso e evas... more A movimentação de agroquímicos na cadeia produtiva é imensa, oportunizando roubos, mal uso e evasão de impostos. O controle atual é precário e necessita de melhorias, possibilitando um vasto campo de pesquisa. Conforme a literatura na área, as propostas atuais de rastreabilidade usam apenas poucos sensores, além do fato de não existir combinação e integração entre eles. Nesse contexto, este trabalho apresenta um modelo que permite a rastreabilidade de defensivos agrícolas, combinando sensores de Internet das Coisas (IoT), aprendizado de máquina, redes de neblina (fog), identificação por rádio frequência (RFID) e blockchain. O diferencial do modelo está na contribuição de uma proposta modular e que permite segurança e confiabilidade no controle dos produtos. O modelo desenvolvido apresentou resultados concisos e promissores. Quando realizada a movimentação de objetos dentro de containers e fora destes, sensores capturam e enviaram os dados das ações para armazenamento e análise das c...
A Inteligência Artificial (IA) tem sido estudada desde 1943, e apenas 19 anos depois foi criado o... more A Inteligência Artificial (IA) tem sido estudada desde 1943, e apenas 19 anos depois foi criado o primeiro chatbot, um robô que provê atendimento as pessoas. A IA é aplicada nas mais diferentes áreas da sociedade, trazendo inúmeros benefícios em todos os seguimentos. Buscou-se identificar se as pessoas já foram atendidas por IA, via um robô (chatbot), se o serviço está respondendo às dúvidas de acordo com as necessidades e se após o atendimento está sendo satisfatório para as pessoas. A pesquisa foi realizada por meio de questionário na plataforma Survey Monkey, destinada ao público em geral no estado de Mato Grosso. Foram obtidas 287 respostas, das quais utilizou se 223 respostas, as demais foram descartadas por serem de outros estados ou por nunca terem utilizado o serviço on-line de atendimento. Demonstrou-se que 89,56% dos respondentes já utilizaram algum tipo de atendimento on-line, 45,74% das pessoas atendidas, tiveram suas dúvidas sanadas, 43,05% tiveram suas dúvidas parcialm...
O mundo vem sofrendo uma revolução causada por tecnologias computacionais, e a área da agricultur... more O mundo vem sofrendo uma revolução causada por tecnologias computacionais, e a área da agricultura não ficou de fora, revolucionou-se, transformando-se em agricultura inteligente, agricultura 4.0 ou agricultura digital. As possibilidades de ações criadas na agricultura com o uso das tecnologias computacionais são inúmeras, como: controle de informações para tomada de decisão, controle de produtos, do tempo, previsões etc. As tecnologias como Inteligência Artificial, IoT, Machine Learning, Blockchain, Drones, sensores entre outras possibilitam que o agricultor tenha controle de toda a sua propriedade em todas as áreas. O uso de tantas tecnologias para todas as áreas, trazem muitos benefícios e desafios, dentre os benefícios no uso na agricultura está o aumento da produção de alimentos e a preservação do meio ambiente. Na preservação do meio ambiente, as tecnologias tornaram-se aliadas no controle de quantidades, forma de aplicação, descarte dos vasilhames dos agrotóxicos, combate ao...
Este conjunto de dados é composto por três pastas de imagem de folhas de soja: Caterpillar, Diabr... more Este conjunto de dados é composto por três pastas de imagem de folhas de soja: Caterpillar, Diabrotica Speciosa e saudável. As imagens são de folhas de soja danificadas por lagartas, diabrotica speciosa e imagens saudáveis (ou seja sem os danos dos dois insetos citados). As imagens foram capturadas em ambiente real, com as interperies da natureza, como: vento, sol, sombras, nublado. São 6.410 imagens no dataset, divididas entre as 3 (tres) pastas: lagarta - 3.309, diabrotica speciosa - 2.205 e saudável - 896. Essas imagens foram padronizadas por dimensão 500 x 500 e rotação de 45, 90 e 180 graus para aumentar o dataset. Os dados estão in natura, o que permite que o pesquisados aplique os filtros e ferramentas de pré-processamento que precisar. As imagens foram capturadas com smartfones e drones. As alturas de capturas foram variadas, pois não temos em bibliografia qual seria uma altura ideal Os pesquisadores poderão utilizar esse conjunto de dados em pesquisas que utilizem tecnologias computacionais como: inteligência artificial, machine learning, deep learning, entre outros. Este dataset poderá ser utilizado no treinamento de modelos para predição de produção, controle de pragas (lagarta e diabrótica speciosa), através do danos nas folhas, calculo de porcentagem de danos nas folhas, identificação e diagnóstico de pragas.
Anais do XIII Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP 2021), 2021
A movimentação de agroquímicos na cadeia produtiva é imensa, oportunizando roubos, mal uso e evas... more A movimentação de agroquímicos na cadeia produtiva é imensa, oportunizando roubos, mal uso e evasão de impostos. O controle atual é precário e necessita de melhorias, possibilitando um vasto campo de pesquisa. Conforme a literatura na área, as propostas atuais de rastreabilidade usam apenas poucos sensores, além do fato de não existir combinação e integração entre eles. Nesse contexto, este trabalho apresenta um modelo que permite a rastreabilidade de defensivos agrícolas, combinando sensores de Internet das Coisas (IoT), aprendizado de máquina, redes de neblina (fog), identificação por rádio frequência (RFID) e blockchain. O diferencial do modelo está na contribuição de uma proposta modular e que permite segurança e confiabilidade no controle dos produtos. O modelo desenvolvido apresentou resultados concisos e promissores. Quando realizada a movimentação de objetos dentro de containers e fora destes, sensores capturam e enviaram os dados das ações para armazenamento e análise das c...
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