Rede Bayesiana Dinâmica

Este projeto implementa uma Rede Bayesiana Dinâmica (DBN) para inferir a saúde do solo agrícola com base em observações semanais do aspecto visual das plantações, utilizando Python e a biblioteca pgmpy. Uma Rede Bayesiana Dinâmica (DBN) é um modelo probabilístico gráfico que representa variáveis ao longo do tempo, capturando as dependências temporais existentes entre elas. Trata-se de uma extensão das Redes Bayesianas tradicionais, na qual cada instante é representado por uma cópia do modelo conectada ao instante seguinte. As variáveis ocultas, como o estado real do solo, são inferidas com base em variáveis observáveis, como o aspecto da cultura. Além disso, as transições entre os estados são modeladas probabilisticamente, permitindo analisar a evolução do sistema e prever comportamentos futuros. As DBNs são utilizadas em áreas como diagnósticos médicos, robótica, previsão de falhas e agricultura de precisão. O objetivo é construir uma Rede Bayesiana Dinâmica (DBN) capaz de inferir a saúde real do solo com base em observações históricas do aspecto da cultura, auxiliando na tomada de decisões relacionadas ao uso de fertilizantes e à adoção de práticas agrícolas. Além disso, busca-se avaliar o desempenho do modelo por meio de métricas de classificação.