{"id":1035,"date":"2024-01-22T15:23:52","date_gmt":"2024-01-22T15:23:52","guid":{"rendered":"https:\/\/stage1.critida.com\/artificial-intelligence-and-olive-oil-cultivation-and-production\/"},"modified":"2026-10-27T06:24:51","modified_gmt":"2026-10-27T06:24:51","slug":"artificial-intelligence-and-olive-oil-cultivation-and-production","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/critida.com\/pt\/artificial-intelligence-and-olive-oil-cultivation-and-production\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia Artificial e Cultivo e Produ\u00e7\u00e3o de Azeite"},"content":{"rendered":"
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n

Intelig\u00eancia Artificial e Cultivo e Produ\u00e7\u00e3o de Azeite<\/h1>\n

Intelig\u00eancia artificial: equipe internacional de pesquisa inova na produ\u00e7\u00e3o de azeite.<\/h2>\n

Com o aux\u00edlio de [inserir aqui o contexto], os produtores de azeite ter\u00e3o acesso a cen\u00e1rios de curto prazo para orientar investimentos, tomar medidas preventivas e implementar pr\u00e1ticas agron\u00f4micas.] Intelig\u00eancia Artificial (IA)<\/a>, gra\u00e7as a uma equipe internacional de pesquisa.<\/p>\n

A equipe conjunta de pesquisa do Conselho Nacional de Pesquisa Italiano (CNR), o Ag\u00eancia para Novas Tecnologias, Energia e Desenvolvimento Sustent\u00e1vel (ENEA)<\/a> e o Universidade da Calif\u00f3rnia, Berkeley<\/a>, conseguiram desenvolver um algoritmo que est\u00e1 dispon\u00edvel para qualquer pessoa interessada, que pode prever o tamanho da colheita de um olival com base nos dados clim\u00e1ticos da \u00e1rea espec\u00edfica.<\/p>\n

O algoritmo aprendeu a fazer essas previs\u00f5es com base nos dados dos \u00faltimos 15 anos da It\u00e1lia e, essencialmente, descobriu como diferentes fen\u00f4menos clim\u00e1ticos afetam as planta\u00e7\u00f5es. O algoritmo analisa os padr\u00f5es clim\u00e1ticos durante o per\u00edodo do ciclo de cultivo da oliveira e, assim, os pesquisadores conseguiram identificar potenciais riscos clim\u00e1ticos e como eles afetam a produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

No total, foram analisados dados de colheitas de 66 prov\u00edncias italianas durante o per\u00edodo de 2006 a 2020, e a partir dessa an\u00e1lise foram revelados os fatores que causaram as piores colheitas. Mas a pesquisa n\u00e3o se limitou \u00e0 identifica\u00e7\u00e3o de fatores de risco; ela foi al\u00e9m e agrupou essas diferentes vari\u00e1veis em intervalos de dois meses, criando uma lista de vari\u00e1veis e examinando como elas interagiram ao longo do tempo. Dessa forma, foi poss\u00edvel fornecer uma previs\u00e3o de curto prazo, que, segundo os pesquisadores, \u00e9 tr\u00eas vezes mais precisa e melhor do que se tivesse sido feita uma an\u00e1lise de vari\u00e1vel \u00fanica.<\/p>\n

Em seguida, analisaram quais vari\u00e1veis clim\u00e1ticas sazonais produziram colheitas ruins ou excessivamente boas e descartaram completamente aquelas que produziram colheitas pr\u00f3ximas da m\u00e9dia. Isso, em outras palavras, ao observar os valores m\u00ednimo e m\u00e1ximo, permitiu que se concentrassem essencialmente nos efeitos que as vari\u00e1veis clim\u00e1ticas t\u00eam sobre a produ\u00e7\u00e3o, independentemente das pr\u00e1ticas de cada produtor.<\/p>\n

Tamb\u00e9m \u00fatil em rela\u00e7\u00e3o a Bactrocera Oleae (mosca da azeitona)<\/a><\/p>\n

Os pesquisadores argumentam que, se o algoritmo continuar sendo treinado com mais dados geogr\u00e1ficos, mais \u201cgerais\u201d se tornar\u00e3o as previs\u00f5es que ele fizer e, portanto, ele poder\u00e1 ser usado em escala estadual ou at\u00e9 mesmo maior.<\/p>\n

O tema foi destacado pelo site especializado. Tempos do Azeite<\/strong><\/a>, A pesquisadora Ariana Di Paola, que participou do estudo, afirmou: \u201cEstamos trabalhando para entender os indicadores clim\u00e1ticos que podem desencadear condi\u00e7\u00f5es adversas e as poss\u00edveis consequ\u00eancias negativas para a produ\u00e7\u00e3o de azeitonas. Exemplos desses indicadores s\u00e3o condi\u00e7\u00f5es que favorecem o desenvolvimento da mosca-da-azeitona ou altas temperaturas de inverno que podem alterar o ciclo da oliveira e impactar a flora\u00e7\u00e3o e a poliniza\u00e7\u00e3o. Compreender a sazonalidade de cada momento nos permite prever o que esperar em um futuro pr\u00f3ximo. S\u00e3o cen\u00e1rios de curto prazo que servem de base para investimentos, medidas preventivas e a\u00e7\u00f5es agron\u00f4micas.\u201d<\/p>\n

FONTE:\u00a0Intelig\u00eancia artificial: equipe internacional de pesquisa inova na produ\u00e7\u00e3o de azeite.<\/a> \u2013 sofokleousin.gr<\/p>\n

\"Intelig\u00eancia<\/p>\n

Cultivo de oliveiras: Aumentando a produtividade e reduzindo custos atrav\u00e9s da Intelig\u00eancia Artificial.<\/h2>\n

Segundo o Olive Oil Times, pesquisadores na Andaluzia est\u00e3o desenvolvendo uma nova ferramenta que permitir\u00e1 aos agricultores aproveitar melhor o potencial da produ\u00e7\u00e3o. Intelig\u00eancia Artificial (IA)<\/a> para saber quando as azeitonas est\u00e3o prontas para a colheita.<\/p>\n

Citoliva<\/a>, A [nome da empresa], uma organiza\u00e7\u00e3o sem fins lucrativos de pesquisa e tecnologia, acredita que seu modelo preditivo baseado em IA pode melhorar a produtividade e reduzir os custos de produ\u00e7\u00e3o. Seus executivos estimam que tal modelo estar\u00e1 pronto para uso comercial em dois anos.<\/p>\n

Em conjunto com o Minist\u00e9rio da Ind\u00fastria, Com\u00e9rcio e Turismo da Espanha e os quatro parceiros do setor privado da Citoliva que trabalham no projeto, a organiza\u00e7\u00e3o acredita que a nova tecnologia permitir\u00e1 aos agricultores prever o momento de m\u00e1ximo teor de azeite sem a necessidade de repetidas viagens aos olivais.<\/p>\n

Os pesquisadores acrescentaram que se espera que isso reduza o tempo gasto em an\u00e1lises de informa\u00e7\u00f5es e o custo da colheita, permitindo, ao mesmo tempo, estimativas de produ\u00e7\u00e3o mais precisas.<\/p>\n

\u201cA ferramenta est\u00e1 atualmente em fase de pesquisa. A ideia \u00e9 que ela funcione com uma combina\u00e7\u00e3o de dados fornecidos por imagens de sat\u00e9lite e sensores terrestres, e o agricultor possa oper\u00e1-la a partir de seu dispositivo m\u00f3vel\u201d, disse Carmen Capiscol, chefe de pesquisa, desenvolvimento e inova\u00e7\u00e3o da Citoliva, acrescentando: \u201cOs potenciais usu\u00e1rios ainda n\u00e3o foram definidos, mas \u00e9 prov\u00e1vel que a abordagem seja voltada para membros de cooperativas, em vez de produtores individuais.\u201d<\/p>\n

Independentemente do custo e da facilidade de uso, a Capsicol acredita que a ferramenta ajudar\u00e1 os olivicultores a colher as azeitonas no momento mais adequado. Isso \u00e9 considerado ainda mais importante devido \u00e0s mudan\u00e7as nas condi\u00e7\u00f5es e padr\u00f5es clim\u00e1ticos na Andaluzia e em toda a bacia do Mediterr\u00e2neo, que alteram alguns dos momentos-chave do desenvolvimento da oliveira.<\/p>\n

Vale ressaltar, no entanto, que os pesquisadores ainda n\u00e3o determinaram o custo de instala\u00e7\u00e3o dos sensores necess\u00e1rios ou de utiliza\u00e7\u00e3o do dispositivo vest\u00edvel pelos agricultores.<\/p>\n

FONTE:\u00a0Cultivo de oliveiras \u2013 Aumentando a produtividade e reduzindo custos atrav\u00e9s da Intelig\u00eancia Artificial (IA)<\/a> \u2013 Ypaithros.gr<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

A intelig\u00eancia artificial est\u00e1 revolucionando a meteorologia.<\/h2>\n

Google, Huawei e outras empresas est\u00e3o lan\u00e7ando modelos de IA que melhoram a precis\u00e3o das previs\u00f5es meteorol\u00f3gicas.<\/h3>\n

Uma nova gera\u00e7\u00e3o de algoritmos de intelig\u00eancia artificial (IA), alguns dos quais podem ser executados at\u00e9 mesmo em um simples computador port\u00e1til, promete... previs\u00f5es meteorol\u00f3gicas melhores do que os modelos dos meteorologistas atuais<\/strong> que exigem supercomputadores. O desenvolvimento mais recente vem de DeepMind<\/a>, uma empresa de intelig\u00eancia artificial que agora faz parte do grupo Google, apresentou na revista Science um modelo de intelig\u00eancia artificial que j\u00e1 oferece desempenho de alto n\u00edvel.<\/p>\n

O modelo GraphCast produz resultados mais precisos. previs\u00e3o do tempo para dez dias<\/strong> do que o modelo convencional do Centro Europeu de Previs\u00f5es Meteorol\u00f3gicas de M\u00e9dio Prazo (ECMWF)<\/a>, considerado o principal servi\u00e7o meteorol\u00f3gico do mundo. O algoritmo final leva menos de um minuto para fornecer previs\u00f5es de dez dias. E o novo modelo fornece previs\u00f5es em minutos, exigindo apenas um computador simples, ao contr\u00e1rio dos supercomputadores do ECMWF, que levam horas para cada previs\u00e3o.<\/p>\n

Educa\u00e7\u00e3o: Os modelos matem\u00e1ticos que os meteorologistas usam hoje dividem a Terra em grandes quadrados e utilizam as leis da f\u00edsica dos fluidos para simular o comportamento da atmosfera no futuro, usando como ponto de partida as medi\u00e7\u00f5es dispon\u00edveis das condi\u00e7\u00f5es atuais. Essa abordagem exige muito poder computacional, e poucos servi\u00e7os meteorol\u00f3gicos podem se dar ao luxo de atualizar seus relat\u00f3rios mais de quatro vezes por dia. Os modelos de IA, por outro lado, n\u00e3o resolvem equa\u00e7\u00f5es da f\u00edsica. Eles s\u00e3o treinados por meio de exemplos \u2014 observa\u00e7\u00f5es meteorol\u00f3gicas de anos anteriores \u2014 para aprender a reconhecer padr\u00f5es no comportamento da atmosfera e prever como par\u00e2metros como press\u00e3o, temperatura e velocidade do vento interagem.<\/p>\n

Para treinar o GraphCast, os pesquisadores da DeepMind usaram dados do ECMWF abrangendo 40 anos. Foram necess\u00e1rios dezenas de computadores e quatro semanas para concluir o processo, mas o algoritmo final, ap\u00f3s o treinamento, leva menos de um minuto para produzir previs\u00f5es de dez dias, que superam as previs\u00f5es convencionais do ECMWF em 90% dos testes de desempenho.<\/p>\n

O algoritmo da DeepMind n\u00e3o \u00e9 o \u00fanico a alcan\u00e7ar um desempenho espetacular. No in\u00edcio deste ano, a empresa chinesa Huawei, mais conhecida por seus telefones celulares, apresentou seu pr\u00f3prio modelo similar na revista Nature, enquanto o Google lan\u00e7ou sua ferramenta experimental de previs\u00e3o de 24 horas, o MetNet-3, que supera a maioria dos relat\u00f3rios de servi\u00e7os meteorol\u00f3gicos em precis\u00e3o. O pr\u00f3prio ECMWF oferece dados experimentais de IA desde setembro. O progresso \u00e9 impressionante, embora alguns meteorologistas e f\u00edsicos permane\u00e7am c\u00e9ticos, em parte porque a nova tecnologia age como uma \u201ccaixa preta\u201d que produz resultados, mas n\u00e3o explica como eles foram obtidos. \u00c9 prov\u00e1vel que a IA seja usada em conjunto com modelos matem\u00e1ticos da atmosfera, e tamb\u00e9m em adi\u00e7\u00e3o a eles.<\/p>\n

O que \u00e9 certo, no entanto, \u00e9 que a Intelig\u00eancia Artificial veio para ficar na meteorologia.<\/p>\n

Por Vangelis Pratikakis\u00a0<\/p>\n

FONTE: A intelig\u00eancia artificial est\u00e1 revolucionando a meteorologia.<\/a> \u2013 www.in.gr<\/p>\n

Artigos relacionados:<\/h2>\n

Pre\u00e7os do azeite em 2023 \u2013 por que os pre\u00e7os do azeite subiram<\/a><\/h3>\n

Azeite de oliva: Produ\u00e7\u00e3o e consumo internacional de azeite de oliva \u2013 Produ\u00e7\u00e3o e consumo de azeite de oliva na Gr\u00e9cia<\/a><\/h3>\n

Queda acentuada na produ\u00e7\u00e3o mundial de azeite (2023) \u2013 mas grande aumento na produ\u00e7\u00e3o na Gr\u00e9cia.<\/a><\/h3>\n

Implementa\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial na agricultura para otimiza\u00e7\u00e3o da irriga\u00e7\u00e3o e aplica\u00e7\u00e3o de pesticidas e herbicidas.<\/a><\/h3>\n

\"olivais Azeite de Oliva no Atacado \u2013 Fornecedores e Distribuidores de Azeite de Oliva no Atacado<\/p>\n

AZEITE DE OLIVA CRETANA BIO CRITIDA \u2013 Produtores de Produtos Culin\u00e1rios Cretenses Premium: Nossos produtos aliment\u00edcios s\u00e3o EXPORTADOS PARA MAIS DE 40 PA\u00cdSES NO MUNDO TODO, desde 1998 \u2013 Junte-se a n\u00f3s! <\/a><\/h2>\n

Somos uma empresa familiar com s\u00e9culos de tradi\u00e7\u00e3o (fundada em 1912) na produ\u00e7\u00e3o de azeite extra virgem na ilha de Creta, na Gr\u00e9cia. Nosso azeite extra virgem cretense premium e nossos produtos culin\u00e1rios s\u00e3o exportados para mais de 40 pa\u00edses em todo o mundo, atrav\u00e9s de uma rede cuidadosamente selecionada de parceiros. Entre em contato conosco e seja nosso pr\u00f3ximo parceiro comercial! Oferecemos azeite extra virgem, azeite extra virgem org\u00e2nico, azeitonas gregas, vinagres bals\u00e2micos e produtos gourmet, todos da ilha de Creta, na Gr\u00e9cia.<\/p>\n

Junte-se a n\u00f3s e torne-se um fornecedor\/distribuidor de azeite! <\/a><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Artificial Intelligence and Olive Oil Cultivation and Production Artificial intelligence: international research team brought Innovation in olive oil production Short-term<\/p>","protected":false},"author":5,"featured_media":1036,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[104],"tags":[283,284,285,143],"class_list":["post-1035","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog","tag-ai","tag-artificial-intelligence","tag-olive-oil-cultivation","tag-olive-oil-production"],"permalink_manager":null,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/critida.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1035","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/critida.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/critida.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1035"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/critida.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1035\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1036"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/critida.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1035"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1035"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1035"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}