Assistente inteligente para gestão agrícola por meio de chatbot integrado ao whatsapp com inteligência artificial no monitoramento de lavouras de café
| dc.contributor.advisor | Correia, Luiz Henrique Andrade | |
| dc.contributor.referee | Salgado, André de Lima | |
| dc.contributor.referee | Reis, Renata Andrade | |
| dc.contributor.referee | Estrella, Júlio Cezar | |
| dc.creator | Andrade, Vinicius Habib | |
| dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/7729874989896438 | |
| dc.creator.orcid | https://orcid.org/0009-0001-2123-5357 | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-22T19:04:57Z | |
| dc.date.issued | 2025-12-02 | |
| dc.description.abstract | Contemporary agriculture faces the challenge of producing more food with fewer resources, balancing productive efficiency, environmental sustainability, and economic competitiveness. In this context, data-driven management becomes essential to support strategic and operational decision-making in the field. This study proposes and evaluates the use of an artificial intelligence–based conversational agent, integrated with WhatsApp, as a solution to centralize and interpret agricultural information. The developed system organizes climatic, financial, strategic, and operational data, providing accessible and personalized recommendations for farmers, with emphasis on coffee cultivation. The research is situated within the context of smart agriculture, aligned with the principles of Agriculture 5.0, exploring the potential of the Internet of Things (IoT) and artificial intelligence to promote more efficient, sustainable, and data-driven agricultural practices. The results obtained indicate strengthened autonomy of small and medium-sized producers, reduced waste, more rational use of inputs, and improved agricultural productivity. | |
| dc.description.areastematicasdaextensao | Comunicação | |
| dc.description.areastematicasdaextensao | Educação | |
| dc.description.areastematicasdaextensao | Meio ambiente | |
| dc.description.areastematicasdaextensao | Tecnologia e produção | |
| dc.description.ods | ODS 2: Fome zero e agricultura sustentável | |
| dc.description.ods | ODS 4: Educação de qualidade | |
| dc.description.ods | ODS 7: Energia limpa e acessível | |
| dc.description.ods | ODS 8: Trabalho decente e crescimento econômico | |
| dc.description.ods | ODS 9: Indústria, inovação e infraestrutura | |
| dc.description.ods | ODS 11: Cidades e comunidades sustentáveis | |
| dc.description.ods | ODS 12: Consumo e produção responsáveis | |
| dc.description.ods | ODS 13: Ação contra a mudança global do clima | |
| dc.description.ods | ODS 15: Vida terrestre | |
| dc.description.ods | ODS 17: Parcerias e meios de implementação | |
| dc.description.resumo | A agricultura contemporânea enfrenta o desafio de produzir mais alimentos com menos recursos, conciliando eficiência produtiva, sustentabilidade ambiental e competitividade econômica. Nesse cenário, a gestão baseada em dados torna-se fundamental para apoiar decisões estratégicas e operacionais no campo. Este trabalho propõe e avalia a utilização de um agente conversacional com inteligência artificial, integrado ao WhatsApp, como solução para centralizar e interpretar informações agrícolas. O sistema desenvolvido organiza dados climáticos, financeiros, estratégicos e operacionais, oferecendo recomendações acessíveis e personalizadas para agricultores, com ênfase no cultivo do café. A pesquisa insere-se no contexto da agricultura inteligente, alinhada aos princípios da agricultura 5.0, explorando o potencial da Internet das Coisas (IoT) e da inteligência artificial para promover práticas agrícolas mais eficientes, sustentáveis e orientadas por dados. Os resultados obtidos indicam o fortalecimento da autonomia dos pequenos e médios produtores, a redução de desperdícios, o uso racional de insumos e a melhoria da produtividade agrícola. | |
| dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | |
| dc.description.tipodeimpacto | Sociais | |
| dc.description.tipodeimpacto | Tecnológico | |
| dc.description.tipodeimpacto | Econômicos | |
| dc.identifier.citation | ANDRADE, Vinicius Habib. Assistente inteligente para gestão agrícola por meio de chatbot integrado ao whatsapp com inteligência artificial no monitoramento de lavouras de café. 2025. 106 p. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2026. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufla.br/handle/1/60531 | |
| dc.language.iso | pt_BR | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Lavras | |
| dc.publisher.college | Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas (ICET) | |
| dc.publisher.country | brasil | |
| dc.publisher.department | Departamento de Ciência da Computação (DCC) | |
| dc.publisher.initials | UFLA | |
| dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
| dc.subject | Inteligência artificial | |
| dc.subject | Chatbot | |
| dc.subject.cnpq | Ciência da Computação | |
| dc.subject.cnpq | Sistemas de Computação | |
| dc.subject.cnpq | Arquitetura de Sistemas de Computação | |
| dc.subject.cnpq | Gestão agrícola | |
| dc.subject.cnpq | Monitoramento agrícola | |
| dc.subject.cnpq | Artificial intelligence | |
| dc.subject.cnpq | Chatbot | |
| dc.subject.cnpq | Agricultural monitoring | |
| dc.subject.cnpq | Agricultural management | |
| dc.title | Assistente inteligente para gestão agrícola por meio de chatbot integrado ao whatsapp com inteligência artificial no monitoramento de lavouras de café | |
| dc.title.alternative | Intelligent assistant for agricultural management through an AI-powered chatbot integrated with whatsapp for monitoring coffee crops | |
| dc.type | dissertação |
Arquivos
Licença do pacote
1 - 1 de 1
Carregando...
- Nome:
- license.txt
- Tamanho:
- 955 B
- Formato:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Descrição:
