Análise de padrões na produção de cana de açúcar utilizando aprendizado de máquina - Hespanhol, Patrícia Freitas Pelozo (2019)
O presente trabalho buscou identificar padrões na produção de cana de por meio da utilização de Inteligência Artificial. Para tanto, foi realizada coleta de informações de fontes secundárias, com dados estatísticos fornecidos por órgãos públicos sobre a área cultivada e a produção de cana de açúcar, índices como pluviométricos e de temperatura e o tipo de solo dos municípios do estado de São Paulo, no ano de 2017, por meio de pesquisa documental. Com a utilização dos métodos Floresta dos Caminhos Ótimos (OPF), K-means e Fuzzy C-means (FCM) buscou-se identificar clusters, ou padrões, que representem essas características produtivas. Além disso, o trabalho testou a utilização do algoritmo OPF como ferramenta de apoio à decisão no setor agroindustrial e fez a comparação do método com os agrupadores de padrões K-means e FCM. Após o processamento dos dados foi possível identificar padrões na produção de cana de açúcar pelos três algoritmos, sendo que o OPF proporcionou resultados muito parecidos com o K-means e FCM, confirmando a eficiência do método. Além disso, foi possível identificar, no ano de 2017, um padrão de produção com municípios com alta produtividade, grandes áreas destinadas a produção de cana de açúcar e produção da cultura, com temperatura média alta e índices pluviométricos baixos. Os municípios que possuem pequenas áreas com plantação de cana de açúcar possuem uma variabilidade muito grande em resultados de produtividade. O padrão de município com baixa produtividade é acompanhado por temperatura média muito baixa, índices pluviométricos muito altos e solos do tipo Cambissolos, Neossolos e Espodossolos. O padrão do tipo de solo que proporcionou maior produtividade para os municípios foi o Latossolo.