Use este identificador para citar ou linkar para este item:
https://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/3318| Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Título: | Agrowise |
| Título(s) alternativo(s): | aplicação móvel recomendação de cultivos agrícolas baseado em aprendizagem de máquina |
| Autor: | Guedes, Ismael Vieira |
| Orientador(a): | Santos, Felipe Gonçalves dos |
| Resumo: | A agricultura passa por vários desafios, como fatores climáticos imprevisíveis e doenças que afetam as colheitas. Entretanto, a implementação de inovações tecnológicas, como o Aprendizado de Máquina, tem contribuído significativamente para o aumento do rendimento e da qualidade das colheitas. Assim, o aprendizado de máquina, ramo da Inteligência Artificial, tem sido aplicado em várias áreas, incluindo a agricultura de precisão, que utiliza grandes volumes de dados para identificar padrões complexos no solo, revolucionando os ciclos de cultivo. Além disso, integrá-lo na agricultura pode trazer melhores resultados e menores riscos à produção e ao agricultor. No trabalho é proposto o desenvolvimento de uma aplicação móvel para recomendação de cultivos, utilizando um modelo de aprendizado de máquina treinado com dados de temperatura, umidade, pH e informações do solo. A aplicação foi desenvolvida utilizando o framework Flutter e uma Application Programming Interface (API) em Django e Django Rest Framework para alimentar a aplicação |
| Abstract: | Agriculture faces several challenges, such as unpredictable weather factors and diseases that affect crops. However, the implementation of technological innovations, such as Machine Learning, has significantly contributed to increasing crop yields and quality. Thus, machine learning, a branch of Artificial Intelligence, has been applied in several areas, including precision agriculture, which uses large volumes of data to identify complex patterns in the soil, revolutionizing crop cycles. Furthermore, integrating it into agriculture can bring better results and lower risks to production and the farmer. The work proposes the development of a mobile application for crop recommendation, using a machine learning model trained with data on temperature, humidity, pH and soil information. The application was developed using the Flutter framework and an Application Programming Interface (API) in Django and Django Rest Framework to power the application |
| Palavras-chave: | Análise e Desenvolvimento de Sistemas - estudo e ensino Aprendizado de máquina Flutter Django Rest Framework |
| Cnpq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| metadata.dc.language: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí |
| Sigla: | IFPI |
| Unidade: | Campus Corrente |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | https://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/3318 |
| Data do documento: | 2024 |
| Aparece nas coleções: | Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas - Corrente |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| 2024_tcc_ivguedes.pdf | 1.18 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir | |
| Termo - Ismael Vieira Guedes.pdf | 426.86 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.