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.
BRQ e Agrosmart: seus parceiros na aplicação de IA no agronegócio
A Agrosmart, líder em soluções climáticas e parte do Programa de Corporate Venture da Positivo Tecnologia, uniu forças com a BRQ Digital Solutions, referência em transformação digital, para lançar um produto inovador para o mercado de commodities agrícolas. Combinando a expertise em inteligência artificial da BRQ e os vastos recursos de dados da Agrosmart, o Indicador de Risco de Oferta oferece uma análise abrangente de riscos climáticos, agronômicos e socioambientais, além de insights em tempo real sobre a percepção do mercado.
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