Inteligência artificial na agricultura: entenda o que é, saiba quais são as tendências, desafios e inúmeras vantagens
Quando você pensa em inteligência artificial, a primeira coisa que vem à mente são os filmes de ficção científica, não é mesmo?
No entanto, a realidade não tem nada disso!
A inteligência artificial encontrou um solo fértil na agricultura e vem trazendo excelentes resultados.
Esses resultados são desde incrementos na produtividade até uma agricultura mais precisa e rastreável.
É sobre essas vantagens da inteligência artificial na agricultura que você vai ler neste artigo! Aproveite a leitura!
O que é inteligência artificial
A inteligência artificial é um conjunto de sistemas computacionais regidos por algoritmos.
Associados às técnicas de machine learning e deep learning, eles demonstram um “comportamento inteligente”.
Essa tecnologia está presente em diversas áreas do conhecimento, desde a agricultura até a medicina.
Segundo os dados da International Data Corporation, o aumento do uso de inteligência artificial no Brasil ainda é lento.
Apesar disso, cerca de 25% das empresas instaladas aqui já fazem uso dessa tecnologia, e no agro isso não poderia ser diferente!
A inteligência artificial na agricultura
O campo está cada vez mais tecnológico e conectado. O uso da inteligência artificial na agricultura é algo cada vez mais necessário.
Isso porque, cada vez mais, a internet e as tecnologias digitais estão mais acessíveis e atrativas a quem produz.
Nas mais diversas áreas, ferramentas digitais podem te ajudar na coleta de dados e nos levantamentos sistemáticos das lavouras.
Graças à tecnologia, você pode ter mais facilidade no monitoramento, gestão e controle de todas as etapas da produção agrícola.
Entretanto, como o volume de dados é muito grande, há uma limitação na capacidade humana para processá-los. É justamente nesse ponto que a inteligência artificial entra.
Esses sistemas computacionais e softwares têm inteligência similar à humana. Porém, possuem a velocidade e eficiência de computadores.
Ao mesmo tempo, os sistemas analisam os dados, buscam padrões de forma integrada, contínua e em tempo real!
Após processá-los, os sistemas de inteligência artificial apresentam recomendações e alternativas para você tomar decisões assertivas.
Isso garante a você aumentos de produção e produtividade, economia de recursos, maior lucratividade e sustentabilidade.
Quanto mais dados esses sistemas inteligentes processam, mais eles aprendem. Além disso, mais ágeis são suas recomendações.
Com a agricultura 4.0 e com as propriedades conectadas, os sistemas inteligentes e gestores têm acesso a uma infinidade de séries de dados.
Esses dados variam desde o clima até asinformações mais recentes de lançamentos do mercado.
Aplicações e motivos para investir na inteligência artificial na agricultura
As principais aplicações da inteligência artificial na agricultura vão do monitoramento da lavoura até a agricultura de precisão.
1. Monitoramento da lavoura
Os drones na agricultura são as principais ferramentas na coleta de dados para os sistemas de inteligência artificial.
Nos últimos anos, eles ganharam muito espaço e vêm sendo utilizados para identificação de uma série de pontos da lavoura, como:
- falhas de plantio;
- infestações de plantas daninhas;
- ataques de pragas e doenças;
- excessos ou falha de irrigação.
Devido às imagens obtidas por eles, as ferramentas de aprendizado de máquina identificam as alterações existentes nas lavouras.
Isso permite uma tomada de decisão mais precisa.
2. Clima, tempo e previsibilidade
Os sistemas de previsão do tempo já são velhos conhecidos dos meteorologistas. A inteligência artificial tem refinado ainda mais essas predições.
Os algoritmos de aprendizado de máquina trabalham nos bancos de dados históricos climáticos. Isso aumenta a confiabilidade das previsões.
Associado ao monitoramento de chuvas das fazendas, você pode saber quais talhões precisarão de irrigação suplementar e quais não, por exemplo.
3. Agricultura de precisão e veículos autônomos
O GPS agrícola já é uma realidade para diversos trabalhadores do campo.
Por isso, pode parecer que o uso de veículos autônomos (aqueles sem piloto) já não são novidade.
No entanto, os veículos autônomos associados aos sistemas de inteligência artificial podem trazer grandes mudanças para a agricultura.
Com a inteligência artificial, esses veículos poderão atuar e adequar com precisão as suas atividades no campo.
Eles podem fazer ajustes e regulagens automáticas de doses de fertilizantes, com base em mapas de produtividade e amostragem de solo. Além disso, podem fazer aplicação direcionada de herbicidas.
Todas essas funcionalidades são integradas e gerenciadas por um sistema central de inteligência artificial.
Tendências e desafios da inteligência artificial na agricultura
Antes da tecnologia, as decisões no campo eram tomadas sem muito embasamento.
Agora, decisões são tomadas com base em análises de diagnóstico, probabilidade e previsibilidade.
Isso é possível pelo uso da inteligência artificial na agricultura. Espera-se grande crescimento dessa cadeia nos próximos anos.
Um dos principais desafios que a inteligência artificial na agricultura irá enfrentar diz respeito às técnicas de aprendizado de máquinas.
Quanto maiores os bancos de dados, mais fácil será para as máquinas reconhecer problemas e propor soluções.
No entanto, isso traz outra questão: a capacidade de processamento dessas máquinas.
(Foto: Mapa)
Quanto maior a quantidade de dados, maior a exigência computacional para processá-los.
Daí vem a necessidade de softwares e hardwares cada vez mais potentes e eficientes.
Uma vez superados os desafios, a tendência será de cada vez mais adesão aos sistemas de inteligência artificial.
O número de máquinas autônomas em campo e sistemas de coleta de dados (como drones) irá aumentar.
Além disso, sistemas de gestão automáticos, como manejo de irrigação e controle de pragas também serão uma realidade mais acessível.
Conclusão
A era da agricultura digital chegou para ficar, e a inteligência artificial na agricultura já é uma realidade.
Suas aplicações no campo vão do processamento e gerenciamento de dados até auxílio na hora da tomada de decisão.
E tudo isso de forma rápida, direcionada e eficiente, garantindo economia e sustentabilidade para o produtor rural.
Ainda existem alguns obstáculos para serem superados, mas a expectativa é cada vez mais de uma agricultura moderna e tecnificada.
