Agrolink - Leonardo Gottems

Segundo Pedro Henrique Magalhães de Souza, Analista de Dados, é possível prever o consumo de herbicidas no campo com o auxílio de dados históricos e estatística aplicada. Em um experimento recente, Pedro utilizou o modelo Naive Bayes em R para classificar o consumo de herbicidas (baixo, médio ou alto) com base em variáveis como área cultivada, tipo de cultura (milho ou soja), tipo de solo, nível de infestação, chuva acumulada e dose recomendada.

De acordo com o especialista, com a aplicação desse modelo simples, mas eficiente, é possível identificar padrões de consumo de herbicidas, antecipando decisões cruciais no campo. A previsão precisa permite uma melhor alocação de recursos, contribuindo para a otimização do uso de insumos, redução de custos e planejamento mais estratégico das atividades agrícolas.

A união entre agronomia e ciência de dados, como demonstrado por Pedro Henrique, revela um enorme potencial de transformação para o agronegócio. O uso inteligente de dados pode melhorar a eficiência e sustentabilidade das operações agrícolas, ajudando a impulsionar práticas mais eficientes no setor. O exemplo de Pedro é um ótimo ponto de partida para explorar como essas tecnologias podem ser aplicadas na rotina do campo.

“Com um modelo leve e eficiente, conseguimos prever padrões de consumo e antecipar decisões no campo. Isso ajuda na otimização de insumos, redução de custos e planejamento mais inteligente. A união entre Agronomia e Ciência de Dados tem um enorme potencial para transformar o agro — e esse é só o começo!”, conclui.