A respeito de bioinformática e de temas correlatos, julgue os itens subsequentes.

Entre as técnicas de sequenciamento de próxima geração (NGS) em bioinformática, o algoritmo de Needleman-Wunsch é utilizado para o alinhamento local de uma sequência contra um genoma de referência.

Em relação à inserção da inteligência artificial (IA) no agronegócio, julgue os itens que se seguem.

A IA pode ser aplicada na agricultura para fornecer informações sobre culturas em tempo real, ajudando a identificar quais áreas precisam da quantidade de irrigação, adubação ou defensivos.

O sistema RTK (real-time kinematic) é o sistema de correção diferencial menos difundido para agricultura de precisão, pois sua exatidão pode ser influenciada por fatores como a distância entre a estação de referência e a estação móvel, a qualidade dos sistemas de comunicação, a taxa de transferência de dados e o cálculo das correções diferenciais.

A diluição de precisão no tempo compõe a GDOP.

Julgue os próximos itens, a respeito de Agricultura 5.0 e de temas a ela relacionados.

O uso de IA para o controle de irrigação em tempo real, com base em dados de sensores IoT de umidade do solo, é inútil quando as condições climáticas não são previstas corretamente, pois a previsão climática é fundamental para o sucesso do sistema de irrigação.

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O uso de algoritmos de aprendizado de máquina para prever a produtividade das culturas pode ser mais eficaz quando integrado a dados de sensores IoT, mas o modelo precisa ser constantemente retreinado com novos dados, para manter-se preciso.

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A agricultura de precisão, baseada em IA e IoT, permite otimizar o uso de insumos, como fertilizantes e pesticidas, com aplicação de forma localizada, baseada nas condições do solo e das plantas, o que reduz impactos ambientais.

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Tecnologias de Agricultura 5.0, como IA e IoT, podem ser aplicadas sem adaptações ou investimentos significativos em processos agrícolas tradicionais.

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O uso de sistemas autônomos, como tratores e drones, pode melhorar a eficiência e reduzir custos operacionais, mas esses sistemas exigem grande quantidade de dados e calibração para operação segura.

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A integração de dados provenientes de diferentes sensores e imagens de satélite em plataformas de Internet das coisas (IoT) torna mais difícil a análise de dados em tempo real, devido ao volume excessivo de informações geradas.