Modelo de machine learning para classificação da flor da pitaya (hylocereus undatus)

Abstract

A utilização de tecnologias capazes de auxiliar o produtor na otimização dos processos, têm sido cada vez mais implementadas na Agricultura. Na Fruticultura, algumas espécies frutícolas que só eram encontradas nos períodos de safra, com ajuda da tecnologia já podem ser produzidas em qualquer época do ano, mesmo na entressafra e em condições desfavoráveis. Este trabalho tem como objetivo a criação de um modelo de Machine Learning (ML) para auxiliar na polinização da flor aberta da pitaya (Hylocereus undatus), modelo esse que pode ser utilizado junto a uma Inteligência artificial, com o objetivo de melhorar e otimizar a polinização artificial que por consequência aumenta a produção. A pitaya é uma fruta originalmente encontrada nas regiões Norte, Sul e Central da América e abre sua flor em período predominantemente noturno e o produtor precisa fazer a polinização de forma manual nesse período para que a produção tenha maior qualidade e quantidade, pois os insetos que fazem polinização noturna não conseguem fazê-la de forma tão eficiente quanto o processo manual. O modelo de Machine Learning utilizado na presente pesquisa foi criado no sistema Orange Data Mining, para mostrar a viabilidade e possibilidade da implementação e criação de uma técnica para melhorar a eficiência, qualidade, comodidade e dessa forma aumentar a produtividade do fruto, atendendo as necessidades dos produtores.