Inteligência Artificial na agricultura: o que é e como aplicar ao negócio
Inteligência Artificial na agricultura
A Inteligência Artificial na agricultura já não é uma possibilidade remota de filmes de ficção científica. De fato, ela já é realidade no Brasil e no mundo. Veja a seguir como a Inteligência Artificial vem sendo aplicada ao campo para melhorar os negócios e trazer mais sustentabilidade à produção.
Onde entra Inteligência Artificial na agricultura
A Inteligência Artificial (IA) não é novidade na história da ciência da computação. Na verdade, ela existe há décadas, e vem sendo muito impulsionada pelo desenvolvimento de tecnologias de novos materiais, nanotecnologia e metodologias de programação em massa.
Em resumo, a IA propõe-se a criar dispositivos e programas que simulam a capacidade humana de raciocinar, avaliar, tomar decisões, resolver problemas e perceber. Nesse sentido, a IA, para ser eficiente, deve ter aplicada em conjunto com algum mecanismo de Machine Learning (aprendizado de máquina), que é a capacidade de o dispositivo armazenar as informações acumuladas e tomar novas decisões baseadas nesse aprendizado artificial.
Portanto, no que tange ao agronegócio, a Inteligência Artificial na agricultura visa tanto automatizar processos recorrentes nas diversas fases dos ciclos de plantio e colheita quanto trazer novas soluções para problemas antigos. Esse é o caso, por exemplo, do monitoramento de mortalidade pós-plantio ou controle de pragas.
Como usar Inteligência Artificial na agricultura para melhorar resultados
Boa parte dos processos que usam IA fazem parte da chamada Agricultura de Precisão (AP). Essa, no que lhe concerne, é um conjunto de ferramentas e tecnologias, aplicadas de modo sistemático, que oferece como o nome indica maior precisão nas decisões da gestão da lavoura.
Também, com o avanço rápido da Indústria e da Agricultura 4.0, vêm expandindo-se as chamadas agritechs. Essas empresas são, em sua maioria, startups de Agricultura Digital, que buscam aliar o conhecimento em programação e aprendizado de máquina e a parte técnica de agricultura e floresta.
A seguir, listaremos alguns exemplos onde a Inteligência Artificial na agricultura já vem sendo usada para trazer inovação para o campo, especialmente no âmbito da AP.
Controle e monitoramento de pragas
Os VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados), também conhecidos como drones, vêm se popularizando na última década. Além de equipamentos mais baratos e precisos, o conjunto de normativas legais tem permitido a expansão acelerada desse nicho do mercado agro.
Nesse contexto, os VANTs são instrumentos versáteis, que podem ser empregados para diversas finalidades de monitoramento, tanto na agricultura quanto na indústria e construção civil. Atualmente, agências de pesquisa como a Embrapa já vêm aplicando os drones para monitorar e controlar pragas no campo.
É o caso do Manejo Integrado de Pragas (MIP) da lagarta-do-milho. Neste controle, os drones são usados para pulverizar o predador natural da praga, que são ovos de vespa que parasitam as lagartas.
Assim, os drones são utilizados tanto para verificar os focos de doença na lavoura quanto para realizar a pulverização do controle biológico. Dessa forma, além de evitar a exposição de seres humanos e animais à atividade de controle de pragas, são reduzidos vários custos com mão de obra e deslocamento de material.
A Inteligência Artificial, neste caso, entra na capacidade de coleta de dados do drone, que dependerá do seu software de fábrica. Alguns VANTs têm, em seus algoritmos, a programação de tomar a decisão de voltar para a base quando a bateria está prestes a acabar, o que assegura que ele não se perderá no campo.
Observação do clima
A Inteligência Artificial já é usada em laboratórios de climatologia há muito tempo.Porém, com o barateamento das tecnologias, tanto os dispositivos quanto os aplicativos têm começado a ficar disponíveis para o grande público.
Para isso, a agritech The Yield traz algoritmos que permitem o acompanhamento do microclima agrícola.
Com o maior controle desses fatores, melhores as decisões de manejo das culturas. Em outras palavras, além de diminuir os custos com consumo de água e energia, os algoritmos de IA trazem também a possibilidade de reduzir desperdícios de insumos.
Além disso, a IA já vem sendo considerada uma grande ajuda para resolver os problemas com a mudança climática, principalmente quando aliada ao aprendizado de máquina.
Neste caso, a IA é utilizada para melhorar os modelos de mudanças climáticas, trazendo maior confiabilidade aos diagnósticos e relatórios.
Monitoramento de áreas florestais naturais, plantadas e em recuperação
O Brasil é um país florestal, além de ser grande produtor de eucalipto e outras florestas plantadas para fins industriais.
Essa é a chamada indústria de base florestal. Semelhante aos cultivos agrícolas, as árvores plantadas precisam ser monitoradas e o plantio controlado para assegurar a colheita ao final do ciclo de manejo.
Diante disso, startups brasileiras já trabalham com programas online, que utilizam grandes bancos de dados (big data) para monitorar em tempo real os plantios. Similarmente, startups financiadas pela Microsoft já estão trabalhando com IA para trazer melhores resultados nas atividades de recuperação e revegetação de áreas desflorestadas.
Outros sistemas que usam a Inteligência Artificial na agricultura e na pecuária são:
- Sistemas de irrigação inteligente;
- Sistemas de rastreamento de animais;
- Controle de prole e saúde de rebanhos.
Concluímos
Em resumo, a Inteligência Artificial na agricultura está bastante relacionada à Agricultura 4.0 e deve continuar a expandir-se rapidamente nos próximos anos. Além de trazer maior controle e produtividade à lavoura, a IA na agricultura traz maior sustentabilidade e ajuda no controle de mudanças climáticas.
Muito interessante, não é mesmo? Por outro lado, é importante ressaltar que todo potencial da agricultura 4.0, aprendizado de máquina e Inteligência Artificial na agricultura só é possível em áreas com uma boa conexão de internet e sinal de celular.
