RESUMO O uso de inteligência artificial pode representar uma estratégia eficiente de simulação e otimização de processos importantes na agricultura. O objetivo deste estudo é propor o uso de inteligência artificial via redes neurais artificiais e algoritmos genéticos, respectivamente, na simulação da produtividade de grãos de aveia (Avena sativa) e na otimização da densidade de semeadura, nos principais sistemas de sucessão do sul do Brasil. O estudo foi conduzido em blocos ao acaso com quatro repetições em esquema fatorial 4 x 2, para as densidades de semeadura (100, 300, 600 e 900 sementes m-2) e cultivares de aveia (Brisasul e URS Taura), nos sistemas de sucessão milho/aveia e soja/aveia. Implementou-se uma rede neural artificial de múltiplas camadas e um algoritmo genético, em linguagem de programação Java, e comparou-se os resultados obtidos desta implementação com análises tradicionais de regressão polinomial. O uso de inteligência artificial via redes neurais artificiais e algoritmos genéticos permite simular com eficiência a produtividade de grãos de aveia e melhor otimização da densidade de semeadura na comparação com regressão polinomial, considerando os principais sistemas de sucessão no sul do Brasil.

ABSTRACT Artificial intelligence may represent an efficient strategy for simulation and optimization of important processes in agriculture. The main goal of the study is to propose the use of artificial intelligence, namely artificial neural networks and genetic algorithms, respectively, in the simulation of oat grain yield and optimization of seeding density, considering the main succession systems of southern Brazil. The study was conducted in a randomized complete block design with four replicates, following a 4 x 2 factorial scheme, for seeding densities (100, 300, 600 and 900 seeds m-2) and oat cultivars (Brisasul and URS Taura), in succession systems of corn/oats and soybean/oats. A multi-layered artificial neural network and a genetic algorithm were implemented in Java programming language, and the results obtained from this implementation were compared with traditional polynomial regression. The use of artificial intelligence through neural networks and genetic algorithms allows the efficient simulation of oat grain yield and better optimization of seeding density in comparison to polynomial regression, considering the main succession systems in southern Brazil.

RESUMO A eficiência de uso do nitrogênio na produtividade do trigo, pode ser favorecida pelo biopolímero hidrogel. O objetivo do estudo foi analisar o uso do biopolímero hidrogel aplicado junto à semente na otimização do N-fertilizante sobre a produtividade de biomassa e grãos de trigo, em distintas condições de ano agrícola e sistemas de sucessão de alta e reduzida liberação de N-residual. No estudo dois experimentos foram conduzidos nos anos de 2014 e 2015, um para quantificar a taxa de produtividade de biomassa e biomassa total e o outro para determinação da produtividade de grãos. O delineamento experimental foi o de blocos casualizados com quatro repetições, em fatorial 4 x 4 para doses de hidrogel (0, 30, 60 e 120 kg ha-1) adicionado junto à semente e doses de N-fertilizante (0, 30, 60 e 120 kg ha-1) aplicadas em cobertura, respectivamente, no sistema de sucessão soja/trigo e milho/trigo. É possível melhorar a eficiência de N-fertilizante pelo trigo com o uso do biopolímero hidrogel à produção de biomassa e grãos. A maior produtividade de trigo por quilograma de nitrogênio fornecido é obtida com 30 e 60 kg ha-1 de hidrogel, independente do ano e do sistema de sucessão.

ABSTRACT Nitrogen use efficiency in wheat biomass and grain yields can be favored by the biopolymer hydrogel. The objective of the study was to analyze the use of the biopolymer hydrogel applied to the seed in the optimization of fertilizer-N on wheat biomass and grain yields, under different conditions of agricultural year and succession systems of high and reduced release of residual-N. In the study, two experiments were conducted, with different farming systems, soybean/wheat and maize/wheat, one to quantify the biomass yield rate and the other to determine grain yield. The experiments were conducted in the years 2014 and 2015, in a randomized block design with four replicates in a 4 x 4 factorial scheme, corresponding to hydrogel doses (0, 30, 60 and 120 kg ha-1) added in the groove along with the seed and N fertilizer rates (0, 30, 60 and 120 kg ha-1), applied as top-dressing. It is possible to improve the fertilizer-N efficiency by wheat using the biopolymer hydrogel for the production of biomass and grains. The highest wheat yield per kilogram of N supplied is obtained with 30 and 60 kg ha-1 of hydrogel, regardless of the year and succession system.