Aprendizado de máquina na agricultura indoor: um mapeamento sistemático e taxonomia
DOI:
https://doi.org/10.5335/rbca.v16i3.15863Palavras-chave:
Agricultura Indoor, Aprendizado de máquina, Fazenda Indoor, Inteligência ArtificialResumo
O presente artigo descreve um mapeamento sistemático dos trabalhos relacionados à 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 às 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.
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