Como usar inteligência artificial na agricultura

Ferramentas como drones, softwares e veículos autônomos permitem que o agricultor melhore seus resultados com o apoio de inteligência artificial

Além de conectados à internet, os tratores modernos podem contar com outras tecnologias, como Inteligência Artificial

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O acesso a ferramentas de inteligência artificial na agricultura é responsável por melhorar os resultados da fazenda.

Por meio do uso de veículos autônomos, drones, big data e softwares de gestão agrícola, o produtor consegue ter acesso a dados mais precisos sobre sua produção. Isso facilita o planejamento, a definição de estratégias e a tomada de decisões sobre a lavoura.

Com isso, é possível reduzir custos, agilizar processos, reduzir infestações de plantas daninhas, pragas e doenças, além de aumentar a produtividade.

Esses resultados podem ser alcançados em função do modo como a inteligência artificial é aplicada no campo.

Com o apoio da Agricultura de Precisão e ferramentas de monitoramento da lavoura e do clima, é mais fácil obter diagnósticos, mapas e prescrições precisas sobre a fazenda.

Embora ainda haja desafios para a implementação dessas tecnologias no campo, a tendência é que o uso de inteligência artificial se torne cada vez mais acessível para o produtor rural.

Boa leitura!

O uso de ferramentas e sistemas que utilizam inteligência artificial (IA) já é uma realidade no campo.

Esse movimento tende a crescer nos próximos anos, uma vez que essas soluções já se mostraram eficazes na melhoria da produtividade da lavoura.

O problema é que muitos produtores ainda não entendem como os recursos de IA podem ajudá-lo no seu dia a dia.

Para resolver essa questão, o primeiro passo é investir em conhecimento, entender o que é inteligência artificial e como ela, de fato, pode ser utilizada no campo.

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O que é inteligência artificial?

Inteligência artificial é o nome de uma área de estudos complexa das ciências da computação. 

O tema é estudado há décadas e permitiu o desenvolvimento de técnicas de machine learning para que os sistemas computacionais conseguissem apresentar um “comportamento inteligente”.

Na prática, podemos dizer que esse comportamento permite que máquinas e sistemas tenham uma capacidade racional semelhante aos seres humanos.

Por conta dessas habilidades, eles são capazes de executar tarefas, tomar decisões e resolver problemas de forma autônoma, utilizando um conjunto de dados obtidos a partir da análise da realidade.

Como consequência, a inteligência artificial ajuda máquinas e sistemas a automatizar processos, reduzir custos, economizar tempo e aumentar sua produtividade.

O que muita gente não sabe é que o uso de ferramentas de IA não está mais restrito ao dia a dia de fábricas e empresas do setor de tecnologia.

Hoje, seus recursos também têm sido utilizados para ajudar o produtor a melhorar seus resultados no campo.

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Agricultor acompanha as operações na lavoura de soja a partir de seu tablet

O que é inteligência artificial na agricultura?

A inteligência artificial no campo se refere ao conjunto de ferramentas e recursos que ajudam o agricultor a coletar dados, processar informações e tomar decisões que influenciam no desempenho da lavoura.

Para isso, ele utiliza softwares e dispositivos equipados com sistemas computacionais inteligentes.

Essas ferramentas são capazes de coletar um grande volume de dados sobre a fazenda, identificar padrões e realizar diagnósticos em tempo real.

Caso esse processo tivesse que ser feito de forma manual, seria muito difícil obter resultados tão rápidos.

Porém, com os recursos da inteligência artificial, esse processo é otimizado, auxiliando o produtor a tomar decisões mais assertivas sobre sua propriedade.

Com o uso de drones, a Inteligência Artificial permite imagens mais precisas da lavoura

Quais são os impactos da inteligência artificial no campo?

Apesar das ferramentas de IA já serem muito utilizadas em outros setores, seu uso ainda está em processo de expansão na agricultura.

Mesmo assim, os avanços proporcionados pelo uso dessa tecnologia revelam mudanças expressivas nos resultados do campo.

Com o apoio dos recursos de inteligência artificial, o produtor consegue alcançar diversos objetivos, tais como:

• Otimização da produção;
• Agilidade na tomada de decisões;
• Acesso a diagnósticos mais precisos;
• Crescimento da produtividade;
• Redução dos prejuízos provocados por pragas e doenças;
• Diminuição de desperdícios;
• Minimização dos impactos ambientais;
• Aumento da competitividade dos produtos agrícolas no mercado.

Produtor acompanha detalhes da lavoura pelas plataformas digitais: o resultado são diagnósticos e decisões ágeis e precisas

Quais são as aplicações da inteligência artificial na agricultura?.

Os objetivos descritos acima podem ser atingidos em função das possibilidades de uso da inteligência artificial no campo.

Conheça algumas delas:

Agricultura de precisão

A Agricultura de Precisão é um sistema de gerenciamento agrícola baseado no uso de tecnologias avançadas.

O método não é novo, mas evoluiu ao longo do tempo com a integração de novas tecnologias de monitoramento.

O uso do GPS (Sistema de Posicionamento Global por Satélites, na tradução para o português), por exemplo, foi introduzido na década de 1990 e se tornou um dos recursos mais utilizados pelos produtores até hoje.

Com a integração de sistemas de inteligência artificial, as ferramentas da Agricultura de Precisão se tornaram ainda mais eficientes e possibilitaram o desenvolvimento de máquinas agrícolas autônomas e inteligentes.

Por esse motivo, hoje é possível encontrar máquinas que utilizam softwares de IA para fazer ajustes automáticos da aplicação de insumos agrícolas, por exemplo.

E tudo isso pode ser feito sem interferência humana, o que torna esse processo muito mais rápido e eficiente.

Equipamentos agrícolas realizam operações no campo com piloto automático: isso é possível graças à Inteligência Artificial

Coleta de dados com imagens mais precisas

Com o auxílio dos dados coletados a partir de drones e Big Data, os produtores têm acesso a imagens mais precisas da fazenda, obtidas em tempo real.

Associando essas imagens com as informações coletadas pelas máquinas agrícolas inteligentes, é possível gerar mapas de produtividade e obter diagnósticos que ajudam no processo de monitoramento do campo.

Como consequência, o produtor obtém informações relevantes para guiar suas decisões e suas estratégias para melhorar o desempenho da fazenda.

Monitoramento da lavoura

A utilização de recursos da Agricultura de Precisão e de imagens mais precisas são fundamentais para fazer o monitoramento correto da lavoura.

Com o apoio de drones, veículos autônomos e softwares que utilizam inteligência artificial, o produtor consegue identificar falhas no plantio, infestações de plantas daninhas e até ataques de pragas e doenças.

Além disso, essas ferramentas facilitam a identificação de falhas na irrigação e de plantas com déficit nutricional, entre outros problemas que seriam difíceis de serem detectados rapidamente sem o auxílio de tecnologia.

O acesso a todas essas informações também ajuda o agricultor a tomar decisões mais assertivas e melhorar a produtividade no campo.

Previsão meteorológica

Acompanhar as previsões meteorológicas já faz parte da rotina de agricultores e profissionais que trabalham no campo.

Afinal, o excesso ou a escassez de chuvas, bem como as grandes variações de temperatura, ventos, entre outros fatores, prejudicam o desenvolvimento das plantas e dos animais.  

Por isso, o uso de sistemas de monitoramento do tempo não é mais novidade para ninguém. 

O problema é que os grandes sistemas de acompanhamento climático geralmente fornecem os dados meteorológicos, no máximo, em âmbito regional.

Mas o uso de sistemas de inteligência artificial tem modificado esse cenário. Um exemplo é a Climate FieldView^TM, que é a plataforma de agricultura digital da Bayer.

Esta plataforma conta com uma ferramenta chamada Radar Meteorológico, que utiliza os algoritmos da IBM/Weather Company para fornecer uma previsão meteorológica personalizada para a fazenda.

Assim, o produtor tem acesso a previsões mais confiáveis sobre a temperatura, índice de chuvas, velocidade dos ventos e incidência solar.

Com base nessas informações, fica mais fácil definir o planejamento da lavoura e estratégias de manejo mais assertivas para aumentar a produtividade.

Funcionalidade Radar Meteorológico, do FieldView^TM

Crescimento do uso da inteligência artificial no campo nos próximos anos

O uso da inteligência artificial cresceu exponencialmente nos últimos vinte anos e tudo indica que esse aumento não deve parar por aí.

Com o rápido desenvolvimento e o constante investimento em novas tecnologias, bem como o avanço das pesquisas de machine learning e das análises de Big Data, o uso de sistemas de IA deve se intensificar nos próximos anos.

De acordo com um estudo realizado pela MaketsandMarkets, companhia especializada em pesquisas de mercado, a previsão é que o uso de inteligência artificial na agricultura cresça cerca de 25,5% até 2026.

A expectativa é que essa inovação tecnológica movimente cerca de US$ 4 bilhões nesse período.

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O crescimento do uso de IA tem duas consequências práticas. A primeira delas é o acesso a máquinas e sistemas cada vez mais ágeis e automatizados, que otimizam processos e facilitam a tomada de decisões no campo.

O resultado disso é a possibilidade cada vez maior de melhorar a produtividade e aumentar a rentabilidade do agricultor.

A outra consequência está relacionada ao surgimento de desafios que devem ser superados para que as ferramentas de IA sejam implementadas no campo. 

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Desafios da implantação da inteligência artificial na agricultura

Apesar dos benefícios promovidos pelo uso da inteligência artificial no campo, o produtor ainda precisa enfrentar alguns obstáculos para conseguir utilizar essa tecnologia plenamente.

Problemas de infraestrutura

A utilização de ferramentas de IA exige o acesso a uma infraestrutura adequada para funcionar.

De acordo com uma pesquisa realizada pela Embrapa, cerca de 47,8% dos agricultores brasileiros e 61,4% das empresas enfrentam problemas de conectividade nas áreas rurais.

Embora muitos recursos de IA possam ser acessados de modo offline, a falta de acesso à internet e até ao sinal de telefone dificulta a adesão a essas tecnologias.

Falta de conhecimento sobre o tema

Ainda segundo o levantamento feito pela Embrapa, cerca de 40,9% dos agricultores brasileiros alegam que não adotam tecnologias no campo por falta de conhecimento sobre as tecnologias disponíveis.

Embora esse problema seja menor entre os grandes produtores, os pequenos e médios agricultores têm dificuldade em acompanhar os avanços tecnológicos e entender como utilizá-los em campo.

Portanto, a implementação da inteligência artificial na agricultura brasileira também depende de investimento em educação e distribuição de informações sobre o tema.

Muitos agricultores ainda desconhecem os benefícios que os dados, gerados pela agricultura digital, possibilitam para a gestão da fazenda

Alto custo de investimento

É inegável que sistemas e máquinas que utilizam inteligência artificial ainda têm um alto custo de investimento.

De acordo com a Embrapa, o valor necessário para custear máquinas, equipamentos e aplicativos ainda assusta cerca de 67,1% dos produtores do país.

No entanto, a tendência é que o avanço da tecnologia e de sistemas de IA aumentem a variedade de opções disponíveis no mercado.

Por isso, a expectativa é que ferramentas de inteligência artificial e agricultura digital se tornem mais acessíveis aos agricultores.

Sendo assim, é importante que o produtor acompanhe o mercado de tecnologia e inovações na agricultura.

Dessa forma, será mais fácil aprender sobre o tema e fazer investimentos mais assertivos, que tragam o retorno que ele espera.

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