O plano diretor da Embrapa 2024–2030 inclui, entre suas metas, a geração de conhecimento, tecnologias e informação para o enfrentamento e a mitigação das mudanças do clima, para o uso racional dos recursos naturais dos biomas brasileiros e para uma agricultura sustentável de futuro. A pesquisa nestas linhas de ação exige a aquisição e o processamento de um volume grande de variáveis e dados, o que hoje pode ser viabilizado por ferramentas como a computação quântica, a inteligência artificial, incluindo machine learning e deep learning, Big Data, blockchain, visão computacional, robótica e automação, o que se reflete em outro compromisso para a produção de massa crítica e domínio em tecnologias emergentes e disruptivas que permitam atingir os objetivos citados. Considerando o assunto tratado no texto precedente, julgue o item seguinte.
No emprego das redes neurais convolucionais, aplicadas à visão
computacional, os módulos iniciais conseguem identificar
linhas e bordas dos objetos, os módulos seguintes organizam
esses padrões em texturas e estruturas simples como triângulos e
manchas, os quais se combinam então em outras estruturas
como partes de folhas, galhos e bagas, e finalmente, os últimos
módulos combinam esses elementos em objetos de interesse,
como uma planta, um fruto ou um animal.