A lógica fuzzy é adequados para a manipulação de informações subjetivas como as da doença viral COVID-19, considerada uma das mais temidas pela população por seu alto índice de contaminação. Este trabalho apresenta um sistema baseado em regras fuzzy para um pré-diagnóstico, objetivando auxiliar profissionais da saúde. A metodologia baseou-se em pesquisas bibliográficas e em simulações com pacientes fictícios, tendo como medida de avaliação os sintomas característicos da doença abordada. Os resultados mostraram-se promissores na medida que foram bem próximos dos observados por profissionais da saúde. O estudo mostrou a importância da utilização da lógica fuzzy no pré-diagnóstico de doenças virais como a COVID-19.
A utilização de técnicas de Inteligência Artificial tem-se destacado na resolução de diversos tipos de problemáticas. Com base nisso, foi realizado um estudo objetivando utilizar a rede neural Radial Basis Function (RBF) como ferramenta de apoio no pré-diagnóstico da doença murcha de fitóftora em uma horta de pimentões. A metodologia foi implementada utilizando-se de uma base de dados, com ênfase no treinamento e teste para classificação das amostras utilizadas. Foram feitos 10 treinamentos com os dados normalizados e balanceados, foi utilizada a validação cruzada (k-fold). Os resultados foram analisados estatisticamente obtendo-se uma taxa média de 93,3% de acertos.
A utilização de técnicas de Inteligência Computacional tem-se destacado na resolução dos mais diversos tipos de problemáticas. Com base nessa perspectiva realizou-se um estudo através da implementação de um sistema Fuzzy objetivando usá-lo como ferramenta de diagnóstico da doença antracnose em uma horta de pimentões. A metodologia baseou-se na coleta de amostras de plantas com características da doença antracnose usadas como variáveis de entradas no Fuzzy. Realizou-se 3 testes de diagnósticos com dados coletados, mostrando-se bastante promissores face ao esperado. O estudo mostrou a importância da utilização da lógica Fuzzy no auxílio da detecção de doenças como a antracnose que ataca hortaliças como os pimentões.
O uso de técnicas computacionais de Inteligência Artificial tem ganhado espaço no auxílio de diversas problemáticas. Com base nisso foi realizado um estudo visando a utilização do classificador Random Forest, presente no pacote do software WEKA, como ferramenta de auxílio no pré-diagnóstico da doença fúngica antracnose em uma horta de pimentões. A metodologia foi composta a partir de um banco de dados, coletados na cidade de Tianguá-CE, na localidade conhecida como Sitio Córrego. Foram feitos 10 treinamentos com os dados normalizados e balanceados, utilizando a validação cruzada kfold. Os resultados foram analisados estatisticamente obtendo-se uma medida de acerto de 90,84%.
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