O "bem-casado" da ciência de dados e da agricultura

Por Verona Montone, Data Scientist & Diogo Russo, Designer

May 04, 2018

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:

  1. Coleta e transferência de dados;
  2. Armazenamento, processamento, análise e modelagem de dados na nuvem;
  3. Visualização de informações;
  4. 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.

 

Acompanhe todas as novidades de ciência de dados em Climate FieldView™ através da página FieldView Brasil no Facebook e no YouTube e fique por dentro da revolução digital na agricultura!

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/

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