Hoje vamos conversar um pouco sobre ciência de dados e agricultura. Vamos começar entendendo um pouco melhor o que é ciência de dados utilizando como exemplo o aplicativo de navegação Waze.
Imagine que você está em casa casa indo trabalhar. Ao acessar o Waze, você consegue visualizar como está o trânsito a partir de informações coletadas de outros motoristas e, assim, definir o caminho mais rápido para economizar preciosos minutos que fazem a diferença para não chegar atrasado. Pronto! Você acabou de usar ciência de dados no seu dia.
A ciência de dados tem por objetivo auxiliar as pessoas em sua tomada de decisão a partir do uso de dados, consistindo em:
- Coleta e transferência de dados;
- Armazenamento, processamento, análise e modelagem de dados na nuvem;
- Visualização de informações;
- Tomada da decisão otimizada.
A agricultura digital e o Climate FieldView
A agricultura digital é fruto da combinação entre agricultura e ciência de dados, criando um "bem-casado" que auxilia produtores rurais a tomarem decisões para sua lavoura a partir de dados de sua fazenda, como plantio e colheita. Trazendo um exemplo da agricultura digital, nos Estados Unidos, a The Climate Corporation, oferece o Advanced Seeding Scripting (tradução livre: Prescrições Avançadas de População). Funciona da seguinte forma: imagine que você é um produtor se preparando para o plantio e deseja otimizar a população de um híbrido para cada zona de um talhão. Você conseguirá fazer isso em 3 passos, em menos de 8 minutos! Veja só o passo-a-passo:
Passo 1. Definir suas zonas de produtividade para o talhão. Você transfere e armazena para sua conta o histórico coletado de mapas de produtividade. Nós, então, processamos e agrupamos seus dados em quantas zonas de produtividade você desejar - baixa, média e alta, por exemplo.
Passo 2. Otimizar a população do híbrido escolhido por zonas do talhão. Nessa etapa, você seleciona o híbrido e quanto pretende produzir a partir do manejo planejado (por exemplo, você espera produzir mais em um ano que aplicou alta taxa de fertilizantes). A partir dessa informação, selecionamos dados de todos os nossos experimentos de campo, conduzidos em inúmeras localidades e repetidos por vários anos, e combinamos com suas zonas de produtividade. Assim, conseguimos modelar e sugerir a população ótima por zonas do seu talhão.
Passo 3. Decidir ajustes finais e exportar mapa de população otimizada. Agora você tem em mãos o mapa de população ótima do híbrido escolhido por zonas de produtividade. Você pode, facilmente, juntar zonas ou alterar populações se desejar! Em um "clique" exporte o mapa para execução em sua plantadeira.
Viu como é fácil? No Brasil, a ciência de dados também faz parte do nosso dia a dia e buscamos aprimorar cada vez mais a experiência dos nossos clientes através dela.
Por fim, nada melhor do que um infográfico com dados desse "bem-casado" para encerrar esse tema! Caso tenha ficado alguma dúvida sobre termos usados em ciência de dados, consulte aqui nosso dicionário da área.
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Veja mais: Agricultura 4.0
Referências:
[1] GSMA Wireless Inteligence, Machina Research, A. T. Kearney Analysis. http://esa.un.org/unpd/wpp/
[2] http://dataconomy.com/ftc-call-regulation-big-data/, http://www.emc.com/leadership/digital-universe/2014iview/executive-summary.htm
[3] Wikipedia.org, anandtech.com, Intel, CNET.com, processortimeline.info, thocp.net
[4] Cisco (global wireless data use) and Statista (global carrier data revenue estimate)
[5] Wayback Machine (Statistic Brain)
[6] http://gevaperry.typepad.com/main/aws/
Quer ficar por dentro do que a agricultura digital pode fazer por você?
