Há algumas décadas, poucos imaginavam que a tecnologia estaria envolvida no trabalho com terras, frutas e sementes. Hoje não só está fortemente envolvido, é essencial para otimizar recursos, produção e muito mais.
Pensando em aumentar a produtividade com sustentabilidade no campo, a inteligência artificial hoje está sendo utilizada para diversas coisas. A agricultura se modernizou e muito.
Graças à participação da inteligência artificial nesta indústria, hoje é mais fácil obter dados e processar informações, que também são tratadas com muito maior precisão. O produtor, com dados precisos em mãos, é capaz de tomar decisões muito melhores,otimizando os tempos.
Que tipo de inteligência artificial é aplicada na agricultura?
Como já falamos, a inteligência artificial esteve presente em boa parte da agroindústria e neste post faremos referência a quatro avanços implementados com sucesso.
Nós nos referimos a:
Big Data Machine Learning Robôs Deep Learning
Machine Learning
O Machine Learning fez com que computadores e outros tipos de hardware aprendessem, pensassem e avisassem sobre determinados eventos.
No caso da indústria agrícola, o Machine Learning ensinou os sistemas a serem um auxiliar de produção aos produtores no que diz respeito às incidências das variáveis climáticas.
Graças ao Machine Learning, os produtores podem saber com antecedência se haverá granizo, tempestades ou outros tipos de eventos que possam afetar o plantio, o crescimento e o desenvolvimento dos cultivos e colheitas.
Big Data
A participação da inteligência artificial tem ajudado a criar enormes bases de dados que contribuem para melhorar o desenvolvimento de toda a atividade agrícola, independentemente do ramo a que determinado produtor se dedica.
Graças ao Big Data, os profissionais agrícolas podem aceder à informação disponível que ajuda a gerir dados e imagens que permitirão tomar melhores decisões no planejamento e desenho de estratégias e métodos de cultivo.
Deep Learning
Deep Learning é um aprofundamento do Machine Learning, é onde a máquina não só aprende sobre os cultivos, se torna especialista. Como o próprio nome diz, Deep Learning é aprendizado profundo em inglês.
O Deep Learning é uma consequência do Machine Learning, uma vez que redes neurais computacionais são criadas por imagens e dados que fazem os sistemas pensarem e anteciparem tudo relacionado à atividade agrícola neste caso.
Com o Machine Learning, o computador vê a realidade e alerta sobre determinados eventos, mas com o Deep Learning, as redes de computadores não só aprendem apenas com as plantas, também com sua estrutura, desenvolvimento, formas, cores e todo tipo de informação que ajuda a determinar se os cultivos estão sendo bem desenvolvidos ou não.
Robôs
Para complementar ou melhorar as tarefas humanas, hoje são utilizadas pequenas máquinas que realizam tarefas mais específicas do que o cultivo da terra, feito com máquinas de grande porte, como as comumente vistas da John Deere ou da JCB.
Os robôs possuem tarefas que eram executadas por humanos há poucos anos. No Brasil existem milhares de robôs dedicados ao monitoramento, controle e colheita de qualquer tipo de cultivo.
Drones e alguns robôs terrestres monitoram o andamento de uma lavoura, como os frutos estão se desenvolvendo e se existe ou não algum tipo de praga ou eventualidade que cause problemas na própria lavoura ou posteriormente na colheita.
Caso haja problemas nas lavouras, ou também para evitar que eles existam, existem maquinários focados no controle das lavouras, onde realizam aplicações georreferenciadas de produtos fitossanitários.
Talvez você já tenha visto algumas máquinas que arrancam plantas de trigo, soja ou cana-de-açúcar. Este tipo de equipamento ajuda a otimizar os tempos de colheita, que eram feitos por pessoas, ou por máquinas mais artesanais e menos precisas.
Quais são as vantagens do uso da inteligência artificial na agricultura?
A inteligência artificial está a facilitar as coisas nesta indústria, uma vez que os produtores estão a ser capazes de tomar melhores decisões, mais precisas e antecipar circunstâncias que anteriormente tinham impacto na produtividade. Com isso, consequentemente, a rentabilidade do setor também melhora.
Graças ao Big Data, Machine Learning, Deep Learning e Robôs, hoje falamos em agricultura de precisão, reduzindo o que antes era descartado ou afetava a produtividade em tempo, qualidade e quantidade de matéria-prima.
Graças à inteligência artificial, os níveis de incerteza diminuíram para quase zero, aumentando as certezas, facilitando antecipar tudo.
A certeza chegou a tal ponto que graças à realidade virtual o produtor agrícola pode saber como será a sua colheita, quanto produzirá e qual será a qualidade dos frutos obtidos na colheita. Ao mesmo tempo, a realidade virtual permite simular os rendimentos de uma colheita, dependendo da técnica de cultivo utilizada.
Os avanços na inteligência artificial são tais que nos permitem ainda conhecer antecipadamente as condições nutricionais do solo e ainda saber em que setores podem ser geradas ervas daninhas, o que otimiza a utilização de recursos que atacam essas ervas daninhas, entre outros benefícios.
É aqui que falamos, por exemplo, de agricultura de precisão, o que significa que produtos anti-ervas daninhas ou spray georreferenciados são aplicados especificamente onde é necessário e não ao longo de todo o cultivo, otimizando fortemente a utilização de recursos e matérias-primas.
Tratores autônomos e equipamentos de pulverização conectados por satélite permitem um grau de eficiência auxiliado pela presença de sensores na área de cultivo. Os produtos são aplicados quando necessário e de forma automatizada.
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