Explorando o potencial do machine learning na produção agrícola brasileira: uma análise experimental da precisão de algoritmos na previsão da produção de milho, soja, café e cana-de-açúcar

Abstract

Este estudo investiga o potencial de algoritmos de Machine Learning (ML) para prever com precisão a produção agrícola brasileira, utilizando modelos treinados com dados climáticos, ambientais e históricos de produção, com foco nas culturas de café, cana-de-açúcar, soja e milho. Além disso, compara o desempenho de algoritmos como Random Forests, Gradient Boosting, redes neurais e Regressão Linear, com o objetivo de realizar uma análise comparativa dos métodos de ML frente a modelos lineares tradicionais. O trabalho também avalia o uso de ferramentas open-source, explorando possibilidades de democratização do acesso a soluções baseadas nessa abordagem. Os resultados sugerem que os algoritmos de ML podem oferecer algumas vantagens em relação aos modelos tradicionais, particularmente na identificação de relações mais complexas entre variáveis. Embora tenham apresentado indícios de maior precisão preditiva, é importante interpretar esses achados com cautela, considerando as limitações do estudo e a necessidade de validações adicionais. Ademais, os insights fornecidos podem subsidiar a formulação de políticas públicas, orientando decisões sobre alocação de recursos, estruturação de incentivos e estratégias de mitigação das mudanças climáticas.

This study investigates the potential of Machine Learning (ML) algorithms to accurately predict Brazilian agricultural production, using models trained with climatic, environmental and historical production data, focusing on coffee, sugarcane, soybean and corn crops. It also compares the performance of algorithms such as Random Forests, Gradient Boosting, Neural Networks and Linear Regression, with the aim of carrying out a comparative analysis of ML methods against traditional linear models. The project also evaluates the use of open-source tools, exploring possibilities for democratizing access to solutions based on this approach. The results suggest that ML algorithms may offer some advantages over traditional models, particularly in identifying more complex relationships between variables. Although they showed signs of greater predictive accuracy, it is important to interpret these findings with caution, considering the limitations of the study and the need for further validation. Furthermore, the insights provided can support the formulation of public policies, guiding decisions on resource allocation, incentive structuring and climate change mitigation strategies.