O plano diretor da Embrapa 2024–2030 inclui, entre suas metas, a geração de conhecimento, tecnologias e informação para o enfrentamento e a mitigação das mudanças do clima, para o uso racional dos recursos naturais dos biomas brasileiros e para uma agricultura sustentável de futuro. A pesquisa nestas linhas de ação exige a aquisição e o processamento de um volume grande de variáveis e dados, o que hoje pode ser viabilizado por ferramentas como a computação quântica, a inteligência artificial, incluindo machine learning e deep learning, Big Data, blockchain, visão computacional, robótica e automação, o que se reflete em outro compromisso para a produção de massa crítica e domínio em tecnologias emergentes e disruptivas que permitam atingir os objetivos citados. Consid... Ver mais

No que se refere à inteligência artificial aplicada ao manejo florestal, julgue o item subsequente.

No manejo florestal por meio de machine learning, os métodos supervisionados são amplamente utilizados para prever variações, como crescimento das árvores, a partir de dados rotulados provenientes de sensores e inventários florestais; enquanto os métodos não supervisionados são aplicados para identificar padrões e agrupar áreas com características especificas, como tipos de vegetação, grau de intervenção ou diferentes estágios de crescimento da floresta. 

No que se refere à inteligência artificial aplicada ao manejo florestal, julgue o item subsequente.

Backpropagation é uma rede neural composta por três tipos de camadas: a de entrada, que recebe os dados; as camadas ocultas, responsáveis pelo processamento das informações; e a de saída, que gera os resultados. Essa estrutura permite a captura de relações complexas nos dados, tornando-se uma ferramenta eficaz na previsão e análise de variáveis florestais.

Em relação ao uso de inteligência artificial para a automação de operações florestais, julgue o próximo item. 

No treinamento de modelos de aprendizado de máquina aplicados a operações florestais, pode ocorrer underfitting quando o modelo aprende padrões específicos dos dados de treinamento, mas não faz boas generalizações para novos dados. 

Considerando a aplicação de aprendizado de máquina para monitoramento de florestas, julgue o item a seguir. 

A maioria das métricas utilizadas para avaliação da qualidade de um classificador em aprendizado de máquina é obtida por meio da matriz de confusão. 

Considerando a aplicação de aprendizado de máquina para monitoramento de florestas, julgue o item a seguir. 

A acurácia de um modelo classificador mede a taxa de previsões corretas, em relação ao total de previsões positivas.

A respeito de visão computacional com redes neurais convolucionais (CNN), de classificação de imagens e de processamento de linguagem natural (PLN), julgue o item seguinte. 

PLN é um campo da inteligência artificial voltado a capacitar máquinas na compreensão, interpretação e geração da linguagem humana. Aplicações como chatbots, tradutores automáticos e análise de sentimentos são exemplos de aplicações dessa tecnologia. Contudo, modelos recentes, como o Gemini e o GPT, embora compartilhem algumas similaridades com o PLN, têm sua base fundamental na aplicação de aprendizado profundo, uma abordagem que dispensa a necessidade de regras linguísticas explícitas e ... Ver mais

A respeito de visão computacional com redes neurais convolucionais (CNN), de classificação de imagens e de processamento de linguagem natural (PLN), julgue o item seguinte. 

A operação de convolução nas CNN envolve a aplicação de filtros (kernels) sobre blocos da matriz de pixels de uma imagem de entrada. Cada filtro gera um mapa de características ao realizar operações que capturam padrões locais específicos, como bordas e texturas. Esse processo resulta em uma transformação que não preserva necessariamente a posição espacial das informações relevantes da imagem, mas é fundamental para a redução da dimensionalidade dos dados. 

A respeito de visão computacional com redes neurais convolucionais (CNN), de classificação de imagens e de processamento de linguagem natural (PLN), julgue o item seguinte. 

Na classificação de imagens, o objetivo principal é atribuir um rótulo (classe) a cada pixel da imagem, delimitando e identificando diferentes objetos ou regiões, ao passo que, na segmentação de imagens, o objetivo é atribuir um único rótulo à imagem como um todo, indicando seu conteúdo principal.

Acerca de inteligência artificial e machine learning, julgue o item que se segue. 

O aprendizado não supervisionado se caracteriza pela utilização de dados previamente rotulados para treinar um modelo de machine learning, permitindo que ele aprenda padrões automaticamente a partir dos rótulos desses dados.