O plano diretor da Embrapa 2024–2030 inclui, entre suas meta...
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Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
EMBRAPA
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - EMBRAPA - Pesquisador – Área: Fotônica – Subárea: Instrumentação em Fotônica |
Q3313670
Engenharia Agronômica (Agronomia)
O plano diretor da Embrapa 2024–2030 inclui, entre suas metas, a geração de conhecimento, tecnologias e informação para o enfrentamento e a mitigação das mudanças do clima, para o uso racional dos recursos naturais dos biomas brasileiros e para uma agricultura sustentável de futuro. A pesquisa nestas linhas de ação exige a aquisição e o processamento de um volume grande de variáveis e dados, o que hoje pode ser viabilizado por ferramentas como a computação quântica, a inteligência artificial, incluindo machine learning e deep learning, Big Data, blockchain, visão computacional, robótica e automação, o que se reflete em outro compromisso para a produção de massa crítica e domínio em tecnologias emergentes e disruptivas que permitam atingir os objetivos citados. Considerando o assunto tratado no texto precedente, julgue o item seguinte.
Os dados produzidos por um sistema LIBS que tem um laser pulsado de alta energia, a 1.064 nm, 10 Hz e densidade de energia de 50 mJ e um espectrômetro de faixa espectral ampla variando do ultravioleta profundo (UV) ao infravermelho médio (MIR), entre 180 nm a 950 nm, com resolução de 0,1 nm — característica que permite, em uma mesma análise, a identificação de inúmeros parâmetros do solo além da quantificação do carbono, tais como micronutrientes, macronutrientes —, podem ser utilizados como dados de alimentação para métodos de calibração e processamento de dados por meio de inteligência artificial para obtenção de resultados precisos.
Os dados produzidos por um sistema LIBS que tem um laser pulsado de alta energia, a 1.064 nm, 10 Hz e densidade de energia de 50 mJ e um espectrômetro de faixa espectral ampla variando do ultravioleta profundo (UV) ao infravermelho médio (MIR), entre 180 nm a 950 nm, com resolução de 0,1 nm — característica que permite, em uma mesma análise, a identificação de inúmeros parâmetros do solo além da quantificação do carbono, tais como micronutrientes, macronutrientes —, podem ser utilizados como dados de alimentação para métodos de calibração e processamento de dados por meio de inteligência artificial para obtenção de resultados precisos.