Acerca de estimativa e mapeamento da produtividade de culturas, julgue os próximos itens.

Mapas de produtividade incentivam o uso intensivo de insumos, logo não contribuem para a sustentabilidade agrícola.

No emprego das redes neurais convolucionais, aplicadas à visão computacional, os módulos iniciais conseguem identificar linhas e bordas dos objetos, os módulos seguintes organizam esses padrões em texturas e estruturas simples como triângulos e manchas, os quais se combinam então em outras estruturas como partes de folhas, galhos e bagas, e finalmente, os últimos módulos combinam esses elementos em objetos de interesse, como uma planta, um fruto ou um animal.

No monitoramento autônomo de áreas de plantio com o objetivo de controle e planejamento das intervenções, a partir da geração de dados por meio de captura de imagens espectrais e da classificação de padrões de plantas para detecção precoce e manejo de doenças e pragas, os erros de detecção do tipo falso negativo são frequentemente causados por fatores como presença de poeira, detritos ou gotículas de água.

A agricultura 4.0 é caracterizada pela aplicação intensiva de tecnologias avançadas para melhorar consideravelmente a produtividade e lucratividade do setor agropecuário e tem incorporado tecnologias disruptivas como agricultura de precisão, robótica, aprendizado de máquina, inteligência artificial, blockchain, biotecnologia, engenharia genética, nanotecnologia e computação quântica, porém sem considerar a sustentabilidade.

No contexto da agricultura digital envolvendo diferentes processos biológicos, as aplicações da computação quântica podem ser agrupadas em áreas como bioinformática, sensoriamento remoto, modelagem climática e agricultura inteligente.

Considerando o emprego de sistemas autônomos em atividades do agronegócio, julgue os itens subsequentes.

Na dinâmica de robôs, desconsideram-se as forças gravitacionais atuantes sobre os elos durante o movimento.

Considerando o emprego de sistemas autônomos em atividades do agronegócio, julgue os itens subsequentes.

Algoritmos de aprendizado de máquina, como redes neurais, são eficazes para prever a produtividade com base em múltiplos fatores.

Julgue os próximos itens, acerca das tecnologias quânticas e suas aplicações em áreas de produção agrícola.

Sensores quânticos baseados em condensados de Bose-Einstein podem ser utilizados para medir variações na gravidade local com precisão extrema, permitindo a detecção indireta de mudanças na umidade do solo e na densidade de matéria orgânica, o que contribui para análises avançadas de sustentabilidade agrícola.

Julgue os próximos itens, acerca das tecnologias quânticas e suas aplicações em áreas de produção agrícola.

Sondas fluorescentes baseadas em pontos quânticos (quantum dots) são tecnologias promissoras para, por exemplo, detectar, de maneira sensível e seletiva, o glifosato em produtos agrícolas, e a utilização de tecnologias quânticas, como os pontos quânticos, abre um leque de possibilidades para o monitoramento contínuo da saúde dos cultivos e da segurança alimentar, oferecendo precisão na detecção de baixos níveis de contaminantes.

Julgue os próximos itens, acerca das tecnologias quânticas e suas aplicações em áreas de produção agrícola.

A espectroscopia Raman aprimorada por efeito de superfície (SERS), quando combinada com sensores quânticos, possibilita a detecção ultrassensível de traços de contaminantes em amostras de água agrícola, aumentando a seletividade da análise sem a necessidade de reagentes químicos.