Modelos de risco para a agricultura a partir de informação em texto

• Processo: 16/15524-3
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Vigência: 01 de fevereiro de 2018 - 31 de dezembro de 2018
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Brett Mylo Drury
• Beneficiário: Brett Mylo Drury
• Empresa Sede: SciCrop Informação e Tecnologia S/A
• Município: São Paulo
• Bolsa(s) vinculada(s): 17/23964-6 - Modelos de risco para a Agricultura a partir de informação em texto, BP.PIPE
• Assunto(s): Agricultura Inteligência artificial Mineração de texto Tomada de decisão Aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Agricultura | apoio de decisao | Inteligência Artificial | machine learning | Mineração de Texto | Inteligencia artificial por agricultura

Resumo

Este projeto irá desenvolver modelos que irá avaliar o risco aos produtos agrícolas provenientes de fontes textuais. Esta informação pode ser adicionada a uma "visão local 'gerada a partir de sensores e outras fontes de informação localizados na fazenda, para permitir que administradores de fazendas para tomar decisões melhores. Este projeto irá criar modelos baseados gráfico do texto. Os modelos não serão para uma única cultura ou produto agrícola, uma vez que permitirá que um usuário para configurar o modelo para representar o produto agrícola que o usuário deseja modelar. Novas informações na forma de texto (como boletins meteorológicos, notícias, estudos do governo, etc.) ordenadas no tempo é então apresentado ao modelo que faz então uma previsão da distribuição de sentimento do efeito desta informação sobre a cultura ou produto agrícola. Esta informação é então exportada como dados de séries temporais que então pode ser adicionado a um sistema de apoio à decisão que pode ajudar o gerente da fazenda em tomar decisões ideais. Em última análise, esta informação será integrada com Scicrop aplicativo de telefone móvel que permitirá o acesso a essa informação a partir de qualquer localização. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

DRURY, BRETT; OLIVEIRA, HUGO GONCALO; LOPES, ALNEU DE ANDRADE. A survey of the extraction and applications of causal relations. NATURAL LANGUAGE ENGINEERING, v. 28, n. 3, p. 40-pg., 2022-01-20. (16/15524-3)

DRURY, BRETT; ROCHE, MATHIEU. A survey of the applications of text mining for agriculture. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, v. 163, AUG 2019. (16/15524-3)