Creation and maintenance of Linux systems to high performance data processing

• Grant number: 22/15724-3
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Technical Training Program - Technical Training
• Start date: December 01, 2022
• End date: February 28, 2023
• Field of knowledge: Biological Sciences - Microbiology
• Principal Investigator: Daniel Kumazawa Morais
• Grantee: Henrique Chapola
• Host Institution: Instituto Biológico (IB). Agência Paulista de Tecnologia dos Agronegócios (APTA). São Paulo , SP, Brazil
• Associated research grant: 21/04193-4 - Brazilian soils microbiome: database and predictive ai models, AP.JP

Abstract

O aumento da produtividade agrícola esta intimamente relacionado ao desenvolvimento de novas tecnologias. Ferramentas emergentes relacionadas à area de Inteligência Artificial e Aprendizado de Maquina apresentam papel essencial, desde a etapa de pré-processamento de grandes conjuntos de dados ate o reconhecimento de "padrões" específicos indicativos de determinado comportamento ou agrupamento de classes, permitindo a extração de informações, construção de conhecimento aplicado e a criação de sistemas de apoio a decisão e monitoramento em tempo real. Exemplos dessas estratégias de monitoramento da qualidade do solo e do aumento da produtividade agrícola (Powel et al., 2020) já existem, assim como, a predição de alterações das características físico-químicas do solo e até na predição de perda de funções importantes para o ambiente (Hermans et al., 2020). Entretanto, ainda não existe um sistema que automatize a entrada de dados, conecte os dados aos pipelines de análise e permita que pesquisadores de diferentes áreas consigam acessar esses dados de forma estruturada, aplicando métodos estatísticos para interpretação das mudanças no ambiente e execução da tomada de decisões sobre o manejo. (AU)