As tecnologias de IA (inteligência artificial) podem ser utilizadas na agricultura para aumentar a visibilidade dos fatores que afetam as colheitas, aumentar a eficiência e minimizar os riscos.
A digitalização de tudo tem levado à proliferação de dispositivos IoT (Internet das Coisas) e IIoT (Internet das Coisas Industrial), que trabalham em conjunto com software de IA para coletar e analisar informações, inclusive na agricultura.
O objetivo principal é maximizar as receitas de frutas, legumes e gado, compreendendo os fatores que os afetam, como clima, temperatura ou composição do solo.
“IA formará uma base importante para reduzir os custos trabalhistas e aumentar a produtividade, mas, para muitos, o foco mudou de ambições audaciosas para o pragmatismo da resolução de problemas”, disse John Gottula, diretor de ciência agrícola do fornecedor de software de análise avançada SAS.
A agricultura sempre foi uma atividade intensiva em mão de obra e ainda envolve considerável intervenção humana. Muitos exemplos de IA na agricultura permitem que os agricultores entendam suas colheitas mais rapidamente, em escala e de forma mais detalhada.
Os desafios agrícolas podem ser mitigados com a IA. Por exemplo, além de monitorar a luz solar, sistemas de IA utilizam visão computacional para “ver” a saúde das plantas e identificar pragas. Na verdade, redes de sensores coletam dados sobre temperatura, solo, irrigação, etc., que são combinados para fornecer uma imagem melhor da saúde das culturas, permitindo que os produtores maximizem a produção e qualidade das colheitas.
Isso gera muitos dados – demasiados para que os humanos analisem de forma eficaz e oportuna. Portanto, a IA, IoT, 5G e conexões de rede alternativas (como satélites que estendem a cobertura celular) trabalham juntos para monitorar as colheitas ou automatizar processos que antes eram manuais.
“Novas técnicas de IA podem automatizar tarefas complexas e revelar insights anteriormente ocultos em todo o espectro de dados agrícolas”, disse Gottula.
Exemplos de IA na agricultura ajudam das seguintes maneiras:
Pesquisa e desenvolvimento: Aprendizado de máquina, incluindo aprendizado profundo, pode ensinar sistemas a detectar anomalias nos dados ou combinar dados com padrões conhecidos com precisão e abrangência sem precedentes. O resultado é uma inovação mais rápida e maior eficiência.
Identificação mais rápida de dados de pesquisa: A aplicação de análise de texto e processamento de linguagem natural a termos-chave ou pesquisas reduz ou elimina a classificação manual online e em papel.
Maior eficiência e eficácia: A IA está sendo usada para automação inteligente, como drones capturando imagens das plantações para estimar a produção agrícola.
Detecção precoce de pragas, doenças e ervas daninhas: Drones e visão computacional estão sendo combinados para avaliações mais rápidas das condições do campo e priorização de estratégias de manejo integrado de pragas.
Agricultura de precisão: Análises de dados, tecnologias de sensores, IoT, aprendizado de máquina e computação cognitiva estão monitorando continuamente a umidade do solo, luz e umidade.
Análise da demanda do mercado: A IA pode simplificar a seleção de culturas e ajudar os agricultores a identificar quais produtos serão mais lucrativos.
Gerenciamento de riscos: A IA fornece aos agricultores previsões e análises preditivas para reduzir erros e minimizar o risco de falhas de colheita.
Previsão do tempo: A IA permite que os agricultores prevejam as temperaturas e estimem a quantidade de frutas ou vegetais que a colheita produzirá. Também pode ajudar os agricultores a identificar padrões de irrigação ideais com base nas previsões de chuva.
Os exemplos de IA na agricultura devem se expandir no futuro. Essencialmente, a agricultura está se tornando mais sofisticada com a ajuda da IA. Embora tenham sido feitos muitos avanços, ainda há muito a ser feito. À medida que a adoção da IA cresce, os operadores agrícolas se beneficiarão do acesso aumentado a um crescente acervo de conhecimento sobre práticas emergentes e casos de uso, tanto em toda a indústria quanto em todo o mundo.
A capacidade de coletar e processar dados, assim como a autonomia dos sistemas robóticos, está melhorando rapidamente. No futuro, a maioria das tarefas manuais será automatizada, reduzindo a quantidade de mão de obra necessária para cultivar produtos frescos. Isso permitirá que o produtor aplique sua expertise em tarefas de nível mais alto, como gestão de culturas e administração do negócio.
Existem robôs e tratores autônomos mapeando e preparando campos, além de plataformas para poda e colheita, acrescentou ele. Aplicar técnicas de aprendizado de máquina na agricultura pode ser difícil, pois uma área de terra cultivada é um sistema complexo e vivo. Portanto, é crucial testar e validar sistemas de IA e aprendizado de máquina no campo para coletar o máximo de dados possível e compreender quais resultados geram o maior valor para os agricultores.
A construção de um sistema de ML que lide corretamente com uma ampla variedade de casos específicos encontrados no campo requer um alto grau de colaboração com os agricultores.
Com cada novo avanço em IA surgem novas oportunidades para que os agricultores otimizem seus processos, aumentem a eficiência, otimizem suas cadeias de suprimentos e aumentem as margens de lucro – tudo isso reduzindo o desperdício e conservando recursos. Tudo isso beneficiará a distribuição de alimentos, proporcionando ao público um abastecimento mais estável de produtos agrícolas e aumentando a segurança alimentar.
Fonte: Site norte americano TechTarget, Wikipedia e ChatGPT