---

O intuito deste estudo foi avaliar o desempenho de técnicas de inteligência artificial, como Máquinas de Vetores Suporte (MVS) e Redes Neurais Artificiais (RNA), para a proje‡Æo da produ‡Æo de povoamentos equiâneos, em rela‡Æo ao emprego do convencional modelo de densidade variável. Ademais, comparou-se o efeito destas três metodologias na regula‡Æo da produ‡Æo florestal em uma fazenda modelo. Obteve-se elevada precisÆo das estimativas de produ‡Æo pelos algoritmos computacionais; o que comprova a eficiência desta nova ferramenta como auxílio a tomada de decisÆo do empreendedor florestal.

---

Bacharel e mestre em Engenharia Florestal pela Universidade Federal de Vi‡osa. Ministrou as disciplinas Economia e Administra‡Æo Florestal na Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro. Atualmente, participa do programa de doutorado do Departamento de Manejo de Recursos Florestais na University of British Columbia, Canadá.

---