Skip navigation
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/63716

Compartilhe esta página

Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorSobral, Natanael Vitor-
dc.contributor.authorBrito, Danilo Moura de-
dc.date.accessioned2025-06-10T17:14:56Z-
dc.date.available2025-06-10T17:14:56Z-
dc.date.issued2025-04-03-
dc.date.submitted2025-04-15-
dc.identifier.citationBRITO, Danilo Moura de. MAPEAMENTO PATENTOMÉTRICO DA PRODUÇÃO TECNOLÓGICA SOBRE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA AGRICULTURA: UM ESTUDO A PARTIR DA DERWENT INNOVATIONS. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Gestão da Informação) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/63716-
dc.description.abstractA presente pesquisa examina a aplicação da inteligência artificial na agricultura por meio de uma análise patentométrica, utilizando a base de dados Derwent Innovations Index (DII). O estudo, que abrange o período de 1998 a 2024, considera 2.393 registros de patentes extraídos via Portal de Periódicos da Capes. A análise evidencia tendências de inovação e a participação de diferentes países no cenário global. Os dados indicam um crescimento contínuo nas patentes, com um pico em 2022, impulsionado por incentivos governamentais, aumento em pesquisa e desenvolvimento e a digitalização do setor agrícola. A distribuição geográfica revela a liderança da Índia, seguida por China e Coreia do Sul, refletindo estratégias de inovação voltadas à segurança alimentar. O exame das classificações da Classificação Internacional de Patentes (CIP) destaca a predominância da Classe A01, abrangendo horticultura, criação animal e manejo de pragas, reforçando a importância da IA na modernização agrícola. Além disso, o surgimento de códigos G06Q, ligados ao processamento de dados, evidencia a integração entre TI e agricultura, consolidando uma abordagem multidisciplinar. Os achados indicam um movimento global de investimento em IA para ganho de eficiência, automação e sustentabilidade. No entanto, emergem desafios socioeconômicos, como a distribuição equitativa dos benefícios e a regulamentação do acesso às inovações. Assim, a pesquisa destaca a relevância da patentometria para monitorar a evolução da agricultura 4.0 e embasar políticas de inovação voltadas a um desenvolvimento agrícola inclusivo e sustentável.pt_BR
dc.format.extent54p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsembargoedAccesspt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/pt_BR
dc.subjectinteligência artificialpt_BR
dc.subjectagriculturapt_BR
dc.subjectpatentometriapt_BR
dc.subjectDerwent Innovations Indexpt_BR
dc.subjectinovação tecnológicapt_BR
dc.titleMAPEAMENTO PATENTOMÉTRICO DA PRODUÇÃO TECNOLÓGICA SOBRE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA AGRICULTURA: UM ESTUDO A PARTIR DA DERWENT INNOVATIONSpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttps://lattes.cnpq.br/7643413071699147pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6360027208494081pt_BR
dc.description.abstractxThe present study examines the application of artificial intelligence (AI) in agriculture through a patentometric analysis, utilizing the Derwent Innovations Index (DII) database. Covering the period from 1998 to 2024, the study considers 2,393 patent records extracted via the Capes Journals Portal. The analysis highlights innovation trends and the participation of different countries in the global landscape. The data indicate a continuous increase in patents, peaking in 2022, driven by government incentives, increased research and development, and the digitalization of the agricultural sector. Geographical distribution reveals India as the leader, followed by China and South Korea, reflecting innovation strategies aimed at food security. The examination of classifications from the International Patent Classification (IPC) highlights the predominance of Class A01, covering horticulture, animal husbandry, and pest management, reinforcing AI’s role in agricultural modernization. Additionally, the emergence of G06Q codes, related to data processing, underscores the integration of IT and agriculture, consolidating a multidisciplinary approach. The findings indicate a global trend of AI investment to enhance efficiency, automation, and sustainability. However, socioeconomic challenges arise, such as the equitable distribution of benefits and the regulation of access to innovations. Thus, the study highlights the relevance of patentometric analysis in monitoring the evolution of Agriculture 4.0 and supporting innovation policies aimed at fostering inclusive and sustainable agricultural development.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Ciências Sociais Aplicadas::Ciência da Informaçãopt_BR
dc.degree.departament::(CAC-DA) - Departamento de Artespt_BR
dc.degree.graduation::CAC-Curso de Gestão da Informação – Bachareladopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2165-608Xpt_BR
Aparece nas coleções:TCC - Gestão da Informação

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
TCC Danilo Moura de Brito.pdf
  Item embargado até 2026-04-16
948,26 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir    Item embargado


Este arquivo é protegido por direitos autorais



Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons Creative Commons