RESUMO O uso de dados digitais é uma das principais características da era da Agricultura 4.0. Diferentes dispositivos e sensores podem ser usados para capturar uma variedade de tipos de dados que permitem o desenvolvimento de aplicativos de visão computacional, eventos acústicos e processamento de dados. Esses aplicativos são úteis para monitorar, compreender e predizer diversos atributos da cadeia produtiva agrícola com o objetivo de auxiliar o agricultor na tomada de decisão. Em um cenário de crescente obrigatoriedade do uso sustentável dos recursos naturais e de aumento das taxas de produção para garantir uma situação de segurança alimentar no mundo, há uma grande demanda por melhorias em qualquer etapa dos processos agrícolas. Este artigo tem como objetivo contribuir com pesquisas futuras sobre Inteligência Artificial no contexto agrícola, listando exemplos de cenários práticos de IA, incluindo aqueles para os quais o Instituto de Pesquisa Eldorado tem contribuído. Ao longo deste trabalho, diferentes aplicações da IA são discutidas, destacando algumas características, vantagens, desvantagens e resultados, a fim de fornecer uma visão geral das diferentes tecnologias que podem ser aplicadas na agricultura. Além disso, apresentamos os principais desafios de popularizar o uso de sistemas baseados em IA, algumas abordagens possíveis para reduzir as dificuldades e uma visão das próximas tecnologias mais promissoras em conjunto com IA.

ABSTRACT The usage of digital data is one of the main characteristics of the Agriculture 4.0 era. Different devices and sensors may be used to capture a variety of types of data that enable the development of applications of computer vision, acoustic events, and data processing. These applications are useful for monitoring, understanding, and predicting many attributes of agricultural chain production with the objective of assisting farmers in the decision-making process. In a scenario of increasing obligation for sustainable usage of natural resources and an increase in production rates to assure a food security situation in the world, there is a high demand for improvements at any stage of agricultural processes. This paper aims to contribute to further research on artificial intelligence in the agricultural context, listing sample practical AI scenarios, including those that the Eldorado Research Institute has contributed. Throughout this paper, different applications of AI are discussed, highlighting some characteristics, advantages, disadvantages, and results to provide an overview of the different technologies that can be applied in agriculture. Furthermore, we presented the main challenges of popularizing the use of AI-based systems, some possible approaches to reduce the difficulties, and a view of the next most promising technologies in conjunction with AI.

Este trabalho teve como objetivo indicar algumas possíveis manipulações ecofisiológicas, com base em experimentos de arquitetura de plantas. Plantas de erva-mate, seringueira e videira foram caracterizadas no campo e no laboratório, e suas maquetes 3D foram reconstruídas com os programas V-Plants e PlantGLViewer. Indicações sobre a análise de crescimento e impactos ambientais, com a aplicação de diversas simulações, foram discutidas.

The objective of this work was to indicate some possible ecophysiological manipulations, based on experiments of plant architectural traits. Yerbamate, rubber tree and grapevine plants were measured in field and laboratory, and their 3D mockups were constructed using V-Plants and PlantGLViewer softwares. Indications about growth and environmental impact analysis were discussed, applying diverse simulations in modeling process.