Predição de valor genético em teste de progênies híbridas de Eucalyptus grandis x E. urophylla por meio do método REML-BLUP e por meio de método de redes neurais artificiais: deep learning

Resumo

Atualmente o eucalipto é a espécie exótica mais plantada no Brasil, devido ao seu alto valor comercial. Com o estabelecimento da espécie, várias pesquisas e programas de melhoramento foram iniciados com o intuito de gerar indivíduos, superiores geneticamente. Para tanto, são utilizados métodos estatísticos os quais permitem predizer o valor genético dos indivíduos. Recentemente, uma nova classe de metodologias baseadas em inteligência artificial tem sido desenvolvida e aplicada às mais diversas áreas das ciências Florestais. As Redes Neurais Artificiais (ANNs) têm sido utilizadas na modelagem florestal para estimar o desempenho de indivíduos baseados em características como diâmetro, altura e volume de árvores. Dentre as ANNs, vem se destacando as redes de aprendizagem profunda ou "Deep Learning", utilizadas para executar funções complexas e resolver problemas. O uso de tais tecnologias tem ocorrido de forma concomitante a técnicas tradicionais, embora alguns autores tenham preconizado sua substituição, dado, em alguns casos os melhores resultados proporcionados por essas últimas. No entanto, os pormenores a respeito dos seus mecanismos de funcionamento, ainda permanecem uma "caixa preta". Nesse sentido este projeto tem o objetivo de investigar a utilização da técnica de ANN buscando a aplicação prática desses métodos na predição de valor genético, quando aplicadas em teste de progênies híbridas de E. grandis e E. urophylla. Propõe-se ainda realizar uma avaliação comparativa com o método REML-BLUP, largamente utilizado na genética florestal.(AU)