Programação

  • Aula 1

    • Parte 1 - Apresentação da disciplina

      • docentes, programa, questões operacionais


    • Parte 2 - Mesa Redonda: Agronegócio -  desafios e evolução pela TI e IA

        • Convidado: Eng. Rodrigo Tsukahara - Fundação ABC

        • Debatedores do C4AI AgriBio

    • Aula 2

      • Parte 1 - Agricultura Digital e Inteligência Artificial

        • Prof. A. Saraiva

        • Resumo: Conceitos, fundamentos e evolução da TI na agricultura: Agricultura Digital. Exemplos de IA na Agricultura Digital. 


      • Parte 2 - Desafios tecnológicos para Inteligência Artificial no Agronegócio Sustentável - AgriBio

        • Prof. F. Osório

        • Resumo: Dados heterogêneos, XAI (IA explicável - eXplainable AI), IA de estreita a ampla, Representação de conhecimento + Aprendizado de máquina, Tomada de decisão.


      • Aula 3

        • Análise de Redes com exemplos em Alimentação Escolar 

          • Prof. Evandro M Saidel Ribeiro

          • Profa. Uiara Bandineli Montedo

        Resumo: O Programa Nacional de Alimentação Escolar - PNAE. Análise de Redes, Graph Analytics. Utilização de software para análise de redes (Gephi).

      • Aula 4

        • Modelos de Clima, Risco e Impactos no AgriBio

          • Prof. E. M Mendiondo e Roberto Fray 

          • Resumo: Modelos hidrológicos e de predição de secas e enchentes baseados em conhecimento do domínio para análise de risco, composição de indicadores para definição de seguro e crédito. Perspectivas para o desenvolvimento de Inteligência Artificial na área.


        • Aula 5

          • Integração de Dados de Clima e Alimentos

            • Roberto Fray,  A Saraiva, Wilian Costa, Bruno Albertini

            • Resumo: Métodos eficientes para tratamento e integração de dados multidimensionais e de múltiplas resoluções, considerando dependências espaciais.


          • Aula 6

            • Modelagem orientada a dados na produtividade de alimentos em escala de fazendas 

              • Thomas Martin , Evandro Saidel

            Resumo: Métodos para extrapolação da resolução original dos dados para integração com informações de produção de alimentos na escala das propriedades rurais.

            • Aula 7

              • Modelagem orientada a dados para análise de estresse hídrico em ecossistemas: estudo de caso do Pantanal

                • Patrícia Marques, Carlos Maciel

              Resumo: Integração, tratamento de dados de fontes heterogêneas e construção de modelos, tanto baseados em conhecimento de especialistas quanto orientados a dados, para o mapeando do estresse hídrico de ecossistemas. Exemplos com dados do Pantanal.

              • Aula 8

                • Parte 1 - Otimização multi-objetivo e modelos de múltiplos riscos ambientais aplicados à agricultura 

                  • Roberto Fray, A Delbem e M Mendiondo

                  • Resumo: Modelos baseados em conhecimento e orientados a dados para modelagem de diversos fenômenos de forma integrada para tomada de decisão multicritério, por múltiplos indicadores. 


                • Parte 2 - Relevância de modelos estruturais causais na resiliência de redes do AgriBio

                  • Prof. A Delbem

                  • Resumo:  Modelagem automática de redes de larga-escala a partir dos dados, identificação de relações fortes, causais, correspondências com multicritérios. Exemplos e aplicações no AgriBio e outros sistemas complexos do mundo real.


                • Aula 9

                  • Parte 1 - Infraestrutura para integração de dados e software 

                    • Fernando Corrêa, Julio Estrella

                    • Resumo: Construção, manutenção e evolução de bases de dados heterogêneas no AgriBio para pesquisa, desenvolvimento e inovação. Padronização, normatização, metadados e ontologias.  


                  • Parte 2 - Heterogeneidade de dados de commodities

                    • Profa. Solange Rezende, Rafael Rossi

                    • Resumo: Integração e análise de fontes de dados heterogêneos oficiais e de sensores web por métodos inteligentes.


                  • Aula 10

                    • Aula de Fechamento

                      • Professores A Saraiva, A Delbem e E M Mendiondo

                      • Resumo: Revisão das aulas, síntese e perspectivas da área.