Sobre

English

The Laboratory of Computational Intelligence and Statistical Learning (LICAE) aims to study, propose and evaluate techniques based on Computational Intelligence and Statistical Learning to solve problems in Agriculture. Such proposals aim to improve existing methodologies which are applied routinely. To achieve this objective, LICAE aims at the formation of study groups, extension courses and preparation of materials such as the publication of articles and books in order to present theoretical aspects and practical applications in Agriculture in relation to themes that include Computational Intelligence and Statistical Learning .

The use of this set of techniques in agriculture is still recent, but there is already evidence that these techniques can be used in order to replace or complement traditional biometric techniques.

The LICAE team is multidisciplinary, working in Applied Statistics and Biometrics, Genetics and Breeding, Applied Economics and Animal Science.

Projects under development include: Use of Artificial Neural Networks in Broad Genomic Selection and Analysis of Adaptability and Phenotypic Stability; Regression, Bagging, Boosting and Random Forest trees to predict and indicate better crossings; Quantile Regression Methods in Association Analysis and Genomic Selection; Regularization methods, among others.

Portuguese

O Laboratório de Inteligência Computacional e Aprendizado Estatístico (LICAE) tem por objetivo estudar, propor e avaliar técnicas baseadas em Inteligência Computacional e Aprendizado Estatístico para a solução de problemas na Agropecuária. Tais propostas visam aperfeiçoar metodologias já existentes as quais são aplicadas rotineiramente. Para atingir este objetivo o LICAE visa a formação de grupos de estudos, cursos de extensão e elaboração de materiais tais como a publicação de artigos e livros visando apresentar aspectos teóricos e aplicações práticas na Agropecuária em relação aos temas que englobam a Inteligência Computacional e Aprendizado Estatístico.

A utilização deste conjunto de técnicas na agropecuária ainda é recente, porém já existe comprovação de que estas técnicas possam ser utilizadas de forma a substituir ou complementar as técnicas biométricas tradicionais.

A equipe do LICAE é multidisciplinar, com atuação em Estatística Aplicada e Biometria, Genética e Melhoramento, Economia Aplicada e Zootecnia.

Os projetos em desenvolvimentos incluem: Utilização de Redes Neurais Artificiais na Seleção Genômica Ampla e Análises de Adaptabilidade e Estabilidade Fenotípica; Árvores de Regressão, Bagging, Boosting e Random Forest para predição e indicação de melhores cruzamentos; Métodos de Regressão Quantílica em análise de Associação e Seleção Genômica; Métodos de Regularização, entre outros.