Uso de redes neurais artificiais – Self Organizing Map na seleção de genótipos de Eucalyptus spp. produzidos em diferentes recipientes de produção

• Autor(a) principal: Nascimento, Elis Maria do
• Data de Publicação: 2024
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: https://hdl.handle.net/11449/256198
• topic: Melhoramento genético; Inteligência Artificial; Mapas autoorganizáveis; Sustentabilidade; Melhoramento do eucalipto; Genetic improvement; Artificial intelligence; Self-Organizing Map; Sustainability; Eucalyptus improvement

O Eucalyptus spp. desempenha um papel fundamental no Brasil, sendo uma das principais espécies que compõem as florestas plantadas no país. Embora o uso de recipientes de fontes não renováveis ainda seja predominante na produção de mudas florestais, novas alternativas que minimizem os impactos ambientais gerados têm sido amplamente estudadas. Concomitantemente a isso, a inteligência artificial está cada vez mais presente na agricultura, especialmente no setor florestal, sendo utilizada na identificação de incêndios, medição de volume, diâmetro e altura, detecção de doenças e avaliação da diversidade genética. Nesse sentido, as Redes Neurais Artificiais, em particular, demonstram uma notável capacidade de ajuste e adaptação, possibilitando a análise e simulação de interações em sistemas complexos. Neste contexto, o objetivo deste estudo foi avaliar o desenvolvimento das mudas em diferentes recipientes de produção e estudar a diversidade genética visando selecionar os melhores genótipos de Eucalyptus urograndis e Corymbia citriodora utilizando redes neurais Self Organizing Map (SOM). As plantas provenientes de sementes, foram desenvolvidas em casa de vegetação e transplantadas para vasos. Foram realizadas as avaliações da altura de planta e medição da fluorescência da clorofila. O experimento foi realizado em delineamento inteiramente casualizado, em esquema fatorial 8x2 com 6 repetições. Na análise estatística, foram considerados modelos lineares e não lineares, e as espécies foram avaliadas separadamente. Os resultados indicaram que o uso dos recipientes SIS BGC® interferiu no desenvolvimento das mudas, afetando negativamente o crescimento das plantas. O estudo da divergência genética dentro das populações foi realizado por meio de cálculos da distância Euclidiana. Devido à complexidade e à experiência necessária para a interpretação dos resultados dos dendrogramas gerados, utilizamos as redes neurais SOM como método auxiliar nas avaliações. Em síntese, as redes neurais SOM permitiram a visualização e identificação de genótipos superiores com base nas características das plantas, além de facilitar a identificação dos melhores indivíduos, viabilizando a tomada de decisão na seleção para o cruzamento.