Banca de DEFESA: THIAGO BATISTA RODRIGUES SILVA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : THIAGO BATISTA RODRIGUES SILVA
DATA : 12/08/2022
HORA: 09:00
LOCAL: Virtual
TÍTULO:

Predição de compatibilidade entre cultivares em processos de 
enxertia: um estudo comparativo de técnicas baseadas em sistemas de 
recomendação

PALAVRAS-CHAVES:

Inteligência artificial. Aprendizagem de máquina. Aprendizagem supervisionada.Sistemas de recomendação. Filtragem colaborativa. Ferramenta de suporte à decisão.Agroinformática. Enxertia. Compatibilidade de copas e porta-enxertos.

PÁGINAS: 65
RESUMO:

A viticultura é a ciência que estuda o cultivo da uva para produção de sucos, vinhos e outros
derivados. Tanto os produtos quanto a cadeia produtiva possuem elevada importância socioeconômica e cultural em grande parte do mundo. Recentemente, técnicas de enxertia vêm sendo aplicadas para aumentar a produtividade e a qualidade no setor, no entanto, o processo para encontrar cultivares de porta-enxerto que sejam compatíveis com enxertos de videiras é essencialmente experimental, lento e custoso. Embora a utilização de aprendizagem de máquina no Agronegócio não seja novidade, a literatura carece de trabalhos que demonstrem a aplicabilidade dessa técnica para apoiar especificamente processos de enxertia. Este trabalho, por meio de uma perspectiva de Sistema de Recomendação, oferece uma comparação entre abordagens de predição e de classificação para o problema da seleção de cultivares de enxerto e porta-enxerto. Além disso, também avalia os desempenhos de algoritmos baseados em filtragem colaborativa com os de algoritmos baseados em métodos de Kernel, para as tarefas de predição de ratings e de classificação de interações. Ao todo, 17 modelos baseados em algoritmos de filtragem colaborativa e métodos de kernel foram avaliados em um conjunto de dados de 251 interações rotuladas, atingindo o valor máximo de 96% para a métrica f1-score. Os resultados indicaram uma vantagem significativa para a abordagem de classificação, especialmente para os modelos baseados em kernel, bem como a viabilidade de uma ferramenta de apoio à decisão para orientar as escolhas de especialistas das melhores cultivares para enxertia.

MEMBROS DA BANCA:
Externa à Instituição - ROSIMAR DOS SANTOS MUSSER - UFRPE
Externo à Instituição - DOUGLAS VÉRAS E SILVA - UFRPE
Presidente - 1463105 - RICARDO BASTOS CAVALCANTE PRUDENCIO