Acerca de inteligência artificial e machine learning, julgue os itens que se seguem.

Diferentemente do aprendizado supervisionado e não supervisionado, o aprendizado por reforço baseia-se em um agente que interage com um ambiente e recebe recompensas ou penalidades conforme suas ações, buscando maximizar um retorno cumulativo ao longo do tempo.

Julgue os próximos itens, acerca das tecnologias quânticas e suas aplicações em áreas de produção agrícola.

A espectroscopia Raman aprimorada por efeito de superfície (SERS), quando combinada com sensores quânticos, possibilita a detecção ultrassensível de traços de contaminantes em amostras de água agrícola, aumentando a seletividade da análise sem a necessidade de reagentes químicos.

Julgue os próximos itens, relativos a índices de vegetação, monitoramento de culturas e agricultura de precisão.

A tecnologia de taxa variável, embora contribua para a sustentabilidade ao reduzir o desperdício de insumos e o impacto ambiental, não permite a aplicação diferenciada de insumos.

Julgue os próximos itens, acerca das tecnologias quânticas e suas aplicações em áreas de produção agrícola.

A computação quântica tem potencial promissor para otimizar a previsão de safras, a gestão hídrica, as simulações climáticas e a análise de solos, aumentando a eficiência da tomada de decisão no agronegócio, embora o desenvolvimento de aplicações quânticas para agricultura ainda enfrente desafios, como custos altos e requisição de infraestrutura avançada.

O uso de scanner a laser aerotransportado (tecnologia LIDAR — light detection and ranging) em povoamentos florestais permite a estimação indireta do volume de madeira.

Julgue os próximos itens, acerca das tecnologias quânticas e suas aplicações em áreas de produção agrícola.

Os magnetômetros quânticos baseados em defeitos de vacância de nitrogênio em diamantes são capazes de mapear variações espaciais da atividade microbiana no solo com resolução nanométrica, fornecendo um indicador direto da saúde do solo em escala agrícola.

Julgue os próximos itens, relativos a índices de vegetação, monitoramento de culturas e agricultura de precisão.

A integração de sensores remotos e terrestres, associada ao uso de inteligência artificial, possibilita a coleta e a análise de dados para a estimativa da produtividade, o monitoramento da saúde das plantas e a detecção de pragas e doenças.

A relaxometria de RMN de baixo campo pode ser usada para estimar o teor de umidade e a distribuição de gordura em carnes, o que permite controle de qualidade não destrutivo.

Considere que pesquisadores tenham utilizado imagens por RMN baseadas em T₂ para monitorar a evolução de danos internos em frutos submetidos a compressão. Considere, ainda, que, no protocolo experimental, eles tenham adotado a sequência de pulso spin-echo, o que permite a reconstrução tridimensional detalhada das áreas lesionadas, e que, ao analisar as imagens ponderadas em T₂, tenham observado ter havido acúmulo de líquido nas áreas danificadas dos frutos. Nessa situação, é correto concluir que o extravasamento de líquidos aumenta a mobilidade da água livre, prolongando o tempo de relaxação T₂ e resultando em regiões mais brilhantes, com menor intensidade de sinal.

A fluorescência induzida por laser é uma técnica útil para detectar contaminação por aflatoxinas em grãos armazenados, permitindo a identificação rápida e não destrutiva.