Publicação: Uso de redes neurais artificiais na avaliação da dissimilaridade de algodoeiro de fibra colorida
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CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA
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Sousa, Larissa Barbosa de
Resumo
O algodoeiro é uma planta que produz a fibra natural mais importante no mundo. A fibra colorida
e está no nicho de mercado com alto valor agregado. Contudo, esta fibra possui desvantagens
quando comparada à branca, por ter menor produção e qualidade inferior produzindo fibras curtas
e fracas, desvalorizando o produto na industria têxtil. Com o propósito de resolver esses problemas,
o melhoramento de plantas é o método que pode apresentar maior eficácia. Um dos fatores
necessários para que ocorra o melhoramento, é que exista variabilidade genética entre os genitores,
de forma que possibilite a recombinação de híbridos superiores. Para verificar a existência de
varialibilidade genética, uma das técnicas que podem ser utilizadas são as Redes Neurais Artificiais
(RNA’s). Essa metodologia utiliza a inteligência computacional e o processamento dos dados de
forma a simular o cérebro humano, analisando dados não paramétricas e desbalanceados com erros
experimentais e falhas de pressuposições. Conforme apresentado, o objetivou-se com este trabalho
avaliar o uso Redes Neurais Artificiais (RNA’s) por meio do Mapa Auto Organizável de Kohonen
para distinguir a dissimilaridade dos genótipos de algodão de fibra colorida. O trabalho foi
realizado em condições de campo em Uberlândia-MG na safra 18/19. O delineamento
experimental utilizado foi o de blocos completos casualizados (DBC) com três repetições e 12
genótipos (UFUJP-01, UFUJP-02, UFUJP-05, UFUJP-08, UFUJP-09, UFUJP-10, UFUJP-11,
UFUJP-13, UFUJP-16, UFUJP-17, BRS Rubi (RC) e BRS Topázio (TC)). Foram avaliadas sete
características: Produtividade de algodão em caroço, Rendimento de fibras, Comprimento de fibra,
Uniformidade do comprimento, Índice de fibra curta, Alongamento e Resistência. A
dissimilaridade genética foi realizada pela Distância generalizada de Mahalanobis e o agrupamento
dos genótipos pelo método hierárquico da Ligação Média entre grupo (UPGMA). Para a
inteligência computacional realizou a análise discriminante e o Mapa Auto Organizável de
Kohonen utilizando as Redes Neurais Artificiais (RNA’s). As análises de variência foram
realizadas e analisadas pelo Teste F e médias comparadas por Scott e Knott a 5% de probabilidade,
por meio do Programa estatístico (GENES), integrado ao software R e Matlab. O Mapa AutoOrganizável de Kohonen utilizando Redes Neurais Artificiais (RNA’s) é eficaz em distinguir a
dissimilaridade dos genótipos de algodão de fibra colorida sendo o mais indicado na classificação
de grupos.
Abstract
Palavras-chave
Inteligência computacional, Algodoeiro, Melhoramento genético
Citação
PIMENTEL, Izabela Motta. Uso de redes neurais artificiais na avaliação da dissimilaridade de algodoeiro de fibra colorida. 2021. 24 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Agronomia) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021
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