(untitled) (Revista Brasileira de Computação Aplicada, 2024)
O presente artigo descreve um mapeamento sistemático dos trabalhos relacionados Ã aplicação de Aprendizado de Máquina na Agricultura Indoor. Esta pesquisa abrange buscas realizadas até março de 2024 nas bases IEEE Xplore, ACM Digital Library, Springer Library, Science Direct, Scopus, MDPI,Wiley e Taylor & Francis. A busca inicial resultou em 10.149 artigos, dos quais foram selecionados 76 estudos para leitura completa após a aplicação dos critérios de inclusão e exclusão. Essa análise resultou na seleção de 36 artigos que foram estudados como intuito de responder Ã s 9 questões de pesquisa juntamente comuma proposta de taxonomia. Os principais resultados revelam que os artigos selecionados empregaram 43 técnicas diferentes de aprendizado de máquina. Além disso, constatou-se que nenhum estudo foi publicado antes do ano de 2018. Foram identificadas 26 informações distintas coletadas dos cultivos, observou-se o cultivo de 17 culturas diferentes e o emprego de 4 dispositivos para coleta das informações, entre outras informações relevantes. A análise dos artigos evidenciou uma clara tendência no uso de Aprendizado de Máquina na Agricultura Indoor.