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Tecnologia permite maximização da produção ao mesmo tempo em que reduz trabalho humano

O uso da Inteligência Artificial no agronegócio é capaz de revolucionar a produção agrícola. A partir dela, os agricultores têm à disposição informações valiosas para a tomada de decisões quanto às espécies de plantio, os cuidados necessários, a gestão de risco e o uso de insumos. 

Além disso, ela é uma tecnologia capaz de reduzir o trabalho humano, ao mesmo tempo em que pode aumentar a produção de uma propriedade. Por isso, deve estar no radar dos produtores, pois sua presença no setor agro cresce a cada dia. 

O que é Inteligência Artificial e por que importa? 

A Inteligência Artificial corresponde à capacidade de um sistema computacional realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana. Isso inclui aprendizado, raciocínio, resolução de problemas, compreensão da linguagem natural e percepção visual. 

Com isso, a IA busca criar máquinas capazes de executar funções cognitivas que até então eram exclusivas dos seres humanos. 

A Inteligência Artificial é importante por diversas razões, tais como: 

  • Automatização de tarefas repetitivas de maneira eficiente e mais rápida do que os humanos; 
  • Análise de grandes volumes de dados em tempo real, com a identificação de padrões e tendências; 
  • Solução de problemas complexos com base em dados; 
  • Personalização e recomendação de produtos, músicas e outros conteúdos com base no histórico e preferências do usuário; 
  • Aprendizado de máquina, que permite que sistemas melhorem seu desempenho ao longo do tempo ao aprender com dados e experiências anteriores; 
  • Inovação tecnológica, como robótica, veículos autônomos, reconhecimento facial, processamento de linguagem natural etc. 

Inteligência Artificial: o que você precisa saber sobre ela? 

Vantagens do uso da IA no agro 

A Inteligência Artificial tem aplicações variadas. Isso faz com que ela impacte áreas diversas, nas quais pode facilitar a execução de tarefas e a produtividade. O seu uso no agronegócio oferece várias vantagens, dentre as quais se destacam:

  • Processo e análise de grandes quantidades de dados; 
  • Obtenção de imagens de satélites, sensores e drones para a identificação de problemas e soluções correspondentes; 
  • Automatização de operações, como irrigação e uso de recursos; 
  • Monitoramento constante da condição do solo e das plantações; 
  • Identificação de melhores épocas para plantio e colheita; 
  • Análise das condições climáticas, o que também impacta os períodos de preparo do solo, plantio, fertilização e colheita; 
  • Reconhecimento de oportunidades no mercado agrícola; 
  • Redução dos impactos ambientais das produções; 
  • Aumento da produtividade por área; 
  • Combate ao desperdício de produtos. 

Tecnologia no agronegócio: conheça benefícios e possibilidades  

Desafios no uso da IA no campo 

A Inteligência Artificial é capaz de oferecer muitas vantagens em diferentes setores, inclusive no agronegócio. Todavia, seu uso e implementação enfrentam alguns desafios:

  • Limitações de infraestrutura em relação ao acesso a equipamentos de qualidade e à conexão de internet estável; 
  • Indisponibilidade ou insuficiência de dados de qualidade; 
  • Necessidade de garantia da segurança e da proteção dos dados utilizados, os quais são muitas vezes sensíveis; 
  • Capacitação dos profissionais da área para o uso de novas tecnologias; 
  • Acesso das tecnologias para diferentes tipos de produtores rurais, desde os dedicados à agricultura familiar até os grandes fazendeiros. 

5 usos da Inteligência Artificial no agronegócio 

A aplicação da IA no campo é bastante versátil, de forma que seu uso no campo também é amplo.  

1. Mapeamento Digital e Visão Computacional 

O mapeamento digital corresponde a uma das aplicações da IA no agronegócio. Ele pode ser feito com o auxílio de satélites, drones e sensores terrestres que são equipados com câmeras ou outros dispositivos que capturam dados sobre os índices de vegetação, temperatura do solo e umidade.

Esse mapeamento também conta com algoritmos de IA que processam essas imagens para gerar mapas detalhados da área cultivada. Isso é útil para a identificação de padrões e variações na vegetação.

O mapeamento se junta com a visão computacional. Ela é importante por ter a capacidade de analisar imagens e identificar sinais de pragas ou doenças nas plantas. Com isso, é possível uma resposta rápida e direcionada.

A visão computacional permite a contagem do número de plantas em uma determinada área e é capaz de distinguir entre diferentes tipos de culturas ali presentes. Dessa maneira, pode identificar ervas daninhas e as respectivas soluções.

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2. Previsões de mercado e preços 

O uso da Inteligência Artificial no agronegócio permite a realização de previsões em relação ao mercado agrícola e aos preços dos produtos. 

Uma das formas como isso acontece é pelo reconhecimento de tendências e padrões. Para isso, algoritmos de IA analisam dados históricos referentes às variações de condições climáticas, safras anteriores, preços do mercado e demanda. 

Técnicas de Machine Learning permitem a criação de modelos preditivos que consideram diferentes fatores que lhe permitem prever tendências de mercado e flutuações de preços. 

A IA ajuda na identificação e avaliação de riscos ao negócio. Por exemplo, eventos climáticos extremos, flutuações cambiais e alterações nas políticas governamentais. Isso permite o desenvolvimento e aplicação de estratégias de gestão de riscos mais eficazes. 

Ainda, agricultores podem usar sistemas de IA para tomar decisões sobre o momento certo para comprar ou vender produtos agrícolas, levando em consideração as projeções de preços e a oferta e demanda do mercado. 

3. Previsão climática e meteorológica 

Com auxílio da IA, produtores agrícolas têm acesso a informações mais precisas sobre o clima, que impacta diretamente na safra. 

Os algoritmos de aprendizado de máquina se voltam a diferentes variáveis, como temperatura do ar, umidade, velocidade do vento e pressão atmosférica. Isso é importante para melhorar a precisão das previsões de longo prazo. 

Os algoritmos de IA também podem ser treinados para identificar padrões que precedem eventos climáticos extremos, como tempestades ou secas. Para isso, a IA tem acesso a diferentes dados. Por exemplo, de satélites, sensores terrestres e outras fontes. Novamente, isso é útil para identificar padrões climáticos e tendências. 

Esses dados são importantes tanto para previsões a longo prazo quanto de curto prazo e impactam em operações agrícolas diárias, como irrigação e colheita. 

4. Automação de máquinas e operações 

Sistemas de IA permitem a automação de tratores e de outras máquinas agrícolas. Eles podem ser equipados com sensores e câmeras para circular pelas plantações e realizar tarefas sem intervenção humana. Por exemplo, plantio, colheita e aplicação de fertilizantes. 

Na aplicação de produtos, a automatização é interessante justamente por permitir a distribuição precisa deles. Com isso, minimiza-se o desperdício e o impacto ambiental da produção. 

Ainda em relação aos produtos, a IA pode otimizar a logística agrícola ao gerenciar o transporte de produtos e o estoque a fim de garantir uma cadeia de suprimentos eficiente. 

A Inteligência Artificial no agronegócio se aplica no monitoramento do comportamento e da saúde do gado para identificar animais doentes. Ela também é útil para a contagem dos rebanhos e para o controle deles. 

Outra otimização se refere aos sistemas de irrigação, que podem ser ajustados automaticamente em relação à quantidade de água necessária. Esses ajustes ocorrem com base em dados relativos às condições climáticas e à umidade do solo. 

5. Controle de sementes 

Dentro do amplo leque de aplicações da Inteligência Artificial no agronegócio também está o controle de sementes. Sistemas de visão computacional podem ser empregados para classificar e selecionar sementes.

Isso se dá com base em critérios diversos. Eles incluem o tamanho, a forma, a cor e a integridade das sementes disponíveis, o que garante que apenas sementes de alta qualidade sejam utilizadas para o plantio, o que impacta na produtividade.

É possível treinar os algoritmos de IA para que identifiquem eventuais contaminações, doenças ou outros tipos de problemas que possam aparecer nas sementes. Assim, eliminam-se aquelas que podem comprometer o desempenho da cultura.

Em algumas culturas, misturas específicas de variedades de sementes são desejadas. Nelas, os algoritmos de IA são capazes de otimizá-las para atender a requisitos específicos, como resistência a pragas e adaptação ao clima local.

Outra aplicação da IA no agronegócio é a criação de sistemas de rastreamento. Eles acompanham a origem das sementes e o histórico de cada lote. Isso auxilia a garantir a conformidade delas com as regulamentações e as normas de qualidade.

Os modelos de IA podem prever o desempenho potencial de uma cultura com base nas características apresentadas pelas sementes utilizadas. Também, aceleram o processo de pesquisa e desenvolvimento de novas variedades de sementes.

Isso é possível pela análise de grandes conjuntos de dados genéticos. Por meio deles há a identificação de características desejadas, a automatização de processos em laboratórios de testes e a avaliação da qualidade das sementes.

Conclusão 

A aplicação de IA no agronegócio é ampla e tem a capacidade de aumentar a produção, evitar o desperdício de insumos e elevar a lucratividade do ramo. Por isso, ela se tornará cada vez mais comum ao passo em que se mostra essencial ao crescimento e à qualidade da área.

Embora ainda apresente obstáculos, a expectativa é que em breve novas soluções sejam apresentadas. Com isso, a IA poderá chegar a novos locais e auxiliar em diferentes produções agrícolas.

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