Inteligência artificial no Agro: erradicando as sementes da dúvida

A IA pode mudar o futuro da agricultura, mas precisamos ajudar os agricultores a implantá-la da maneira correta

Você consegue imaginar uma indústria que envolve mais riscos do que a agricultura? Você colhe o que planta, dizem. Mas o que eles esquecem de acrescentar é “se você tiver sorte”. Quando o clima aperta ou as colheitas são afetadas por doenças, os agricultores dificilmente podem falar sobre os rendimentos. Ou quando ocorre uma pandemia global, de repente fica mais difícil gerenciar vários processos porque a maioria não é digital.

Ao mesmo tempo, a população global está crescendo e a urbanização continua. A renda disponível está aumentando e os hábitos de consumo estão mudando. Os agricultores estão sob muita pressão para atender à crescente demanda e precisam de uma maneira de aumentar a produtividade. Daqui a trinta anos, haverá mais pessoas para alimentar. E como a quantidade de solo fértil é limitada, também será necessário ir além da agricultura tradicional.

Precisamos procurar maneiras de ajudar os agricultores a minimizar seus riscos, ou pelo menos torná-los mais gerenciáveis. A implementação da inteligência artificial na agricultura em escala global é uma das oportunidades mais promissoras.

A IA pode potencialmente mudar a maneira como vemos a agricultura, permitindo que os agricultores alcancem mais resultados com menos esforço, trazendo muitos outros benefícios. No entanto, a IA não é uma tecnologia que funciona de forma independente. Como o próximo passo no caminho da agricultura tradicional para a inovadora, a IA pode complementar as tecnologias já implementadas.

O agronegócio precisa saber que a IA não é uma panaceia. No entanto, pode trazer benefícios tangíveis para pequenas coisas do dia a dia e simplificar a vida dos agricultores de várias maneiras. Então, como podemos usar a inteligência artificial para uma agricultura sustentável? Quais são as oportunidades da IA ​​na agricultura e como a IA pode nos ajudar a enfrentar os desafios existentes?

Neste artigo, você verá:

• Por que a adoção da IA é um desafio tão grande para os agricultores

• Como a IA pode ser útil na agricultura

• Aplicações de IA na resolução de desafios agrícolas

• Quais problemas as fazendas podem enfrentar ao adotar a IA

• Como a IA deve ser combinada com outras tecnologias

• Realidade versus expectativas de inteligência artificial para agricultura sustentável

Por que adotar a IA é um desafio tão grande para os agricultores

Os agricultores tendem a perceber a IA como algo que se aplica apenas ao mundo digital. Eles podem não ver como isso pode ajudá-los a trabalhar na terra física. Isso não é porque eles são conservadores ou cautelosos com o desconhecido. Sua resistência é causada pela falta de compreensão da aplicação prática das ferramentas de IA.

Novas tecnologias muitas vezes parecem confusas e excessivamente caras porque os fornecedores de AgriTech não explicam claramente por que suas soluções são úteis e como exatamente elas devem ser implantadas. É o que acontece com a inteligência artificial na agricultura. Embora a IA possa ser útil, ainda há muito trabalho a ser feito pelos fornecedores de tecnologia para ajudar os agricultores a implantá-la da maneira certa.

Como a IA pode ser útil na agricultura

A agricultura envolve uma série de processos e etapas, a maior parte dos quais são manuais. Ao complementar as tecnologias adotadas, a IA pode facilitar as tarefas mais complexas e rotineiras. Ele pode coletar e processar big data em uma plataforma digital, criar o melhor curso de ação e até iniciar essa ação quando combinado com outra tecnologia.

O papel da IA ​​no ciclo de gerenciamento de informações agrícolas

Combinar inteligência artificial e agricultura pode ser benéfico para os seguintes processos:

Análise da demanda do mercado

A IA pode simplificar a seleção de culturas e ajudar os agricultores a identificar quais produtos serão mais lucrativos.

Gestão de risco

Os agricultores podem usar a previsão e a análise preditiva para reduzir erros nos processos de negócios e minimizar o risco de falhas nas colheitas.

Reprodução de Sementes Ao coletar dados sobre o crescimento das plantas, a IA pode ajudar a produzir culturas menos propensas a doenças e mais bem adaptadas às condições climáticas.

Monitoramento da saúde do solo

Os sistemas de IA podem realizar análises químicas do solo e fornecer estimativas precisas de nutrientes ausentes.

Proteção das colheitas

A IA pode monitorar o estado das plantas para detectar e até prever doenças, identificar e remover ervas daninhas e recomendar o tratamento eficaz de pragas.

Estabelecimento de Padrões

A IA é útil para identificar padrões ideais de irrigação e tempos de aplicação de nutrientes e prever a combinação ideal de produtos agronômicos.

Colheita

Com a ajuda da IA, é possível automatizar a colheita e até prever o melhor momento para ela.

Aplicando IA para resolver desafios do agronegócio

A IA permite uma melhor tomada de decisão

A análise preditiva pode ser um verdadeiro divisor de águas. Os agricultores podem coletar e processar significativamente mais dados e fazê-lo mais rapidamente com a IA do que fariam de outra forma. Analisar a demanda do mercado, prever preços e determinar o momento ideal para semear e colher são os principais desafios que os agricultores podem resolver com a IA.

Dito isso, a IA também pode coletar informações sobre a saúde do solo, fornecer recomendações de fertilizantes, monitorar o clima e acompanhar a prontidão dos produtos. Tudo isso permite que os agricultores tomem melhores decisões em todas as etapas do processo de cultivo.

A IA traz economia de custos

Uma abordagem específica de gerenciamento de fazendas – agricultura de precisão – pode ajudar os agricultores a cultivar mais com menos recursos. A agricultura de precisão alimentada por IA pode se tornar a próxima grande novidade na agricultura. A agricultura de precisão combina as melhores práticas de gerenciamento de solo, tecnologia de taxa variável e as práticas de gerenciamento de dados mais eficazes para ajudar os agricultores a maximizar os rendimentos e minimizar os gastos.

A IA pode fornecer aos agricultores informações em tempo real de seus campos, permitindo que eles identifiquem áreas que precisam de irrigação, fertilização ou tratamento com pesticidas. Além disso, práticas agrícolas inovadoras, como a agricultura vertical, podem ajudar a aumentar a produção de alimentos, minimizando o uso de recursos. O resultado é a redução do uso de herbicidas, melhor qualidade da colheita, maiores lucros e economia significativa de custos.

A IA resolve a escassez de mão de obra

O trabalho agrícola é difícil e a escassez de mão de obra nesta indústria não é novidade. Os agricultores podem resolver esse problema com a ajuda da automação. Tratores sem motorista, sistemas inteligentes de irrigação e fertilização, pulverização inteligente, software de agricultura vertical e robôs baseados em IA para colheita são alguns exemplos de como os agricultores podem realizar o trabalho sem precisar contratar mais pessoas. Em comparação com qualquer trabalhador agrícola humano, as ferramentas orientadas por IA são mais rápidas, mais difíceis e mais precisas.

Problemas que as fazendas podem enfrentar ao adotar a IA

Como a IA pode ser combinada com outras tecnologias

Como mencionamos, a IA não pode existir sem outras tecnologias já implantadas, como big data, sensores e software. Da mesma forma, outras tecnologias precisam de IA para funcionar corretamente. Por exemplo, no caso de big data, os dados em si não são particularmente úteis. O que realmente importa é como é processado e se é relevante.

A hora, o local e os critérios de seleção determinam se as recomendações de IA baseadas em um conjunto de dados serão úteis. É por isso que também é importante ter bons engenheiros e analistas de dados para fazer a tecnologia de IA funcionar. Vamos falar mais detalhadamente sobre os usos da inteligência artificial na agricultura.

Big data para uma tomada de decisão informada

O objetivo real de produzir e coletar dados é colocá-los em uso. Na agricultura, a análise de dados pode resultar em aumentos maciços de produtividade e economias de custos significativas. Ao combinar IA com big data, os agricultores podem obter recomendações válidas com base em informações em tempo real bem classificadas sobre as necessidades das culturas. Isso, por sua vez, eliminará as suposições e permitirá práticas agrícolas mais precisas, como irrigação, fertilização, proteção de cultivos e colheita.

Sensores IoT para capturar e analisar dados

Os agricultores podem usar sensores de IoT e outras tecnologias de suporte (por exemplo, drones, GIS e outras ferramentas) para monitorar, medir e armazenar dados dos campos em uma variedade de métricas em tempo real. Ao combinar ferramentas agrícolas de IA com dispositivos e software de IoT, os agricultores podem obter informações mais precisas com mais rapidez. Melhores dados significam melhores decisões e menos tempo e dinheiro gastos em tentativa e erro.

Automação e robótica para minimizar o trabalho manual

A inteligência artificial combinada com tratores autônomos e IoT pode resolver um dos problemas mais comuns na agricultura: a falta de mão de obra. Essas tecnologias também são potencialmente econômicas porque são mais precisas e, portanto, reduzem os erros. Juntos, IA, tratores autônomos e IoT são a chave para a agricultura de precisão.

Outra tecnologia menos comum, mas em rápido crescimento, é a robótica. Robôs agrícolas já estão sendo usados ​​para trabalhos manuais, como colheita de frutas e legumes e desbaste de alface. As vantagens dos robôs sobre os trabalhadores agrícolas são consideráveis. Eles podem trabalhar por mais tempo, são mais precisos e são menos propensos a erros.

Realidade versus expectativas de inteligência artificial para agricultura sustentável

Os benefícios da IA ​​na agricultura são inegáveis. Ferramentas agrícolas inteligentes e sistemas agrícolas verticais podem executar tarefas pequenas, repetíveis e demoradas para que os trabalhadores agrícolas possam usar seu tempo para operações mais estratégicas que exigem inteligência humana. No entanto, é importante perceber que, ao contrário de um trator, não se pode simplesmente comprar IA e iniciá-lo. A IA não é algo tangível. É um conjunto de tecnologias que são automatizadas por meio de programação.

A inteligência artificial é essencialmente uma simulação do pensamento; é aprender e resolver problemas com base em dados. A IA é apenas o próximo passo no desenvolvimento da agricultura inteligente e precisa de outras tecnologias para realmente funcionar. Em outras palavras, para colher todos os benefícios da IA, os agricultores precisam primeiro de uma infraestrutura de tecnologia. Levará algum tempo, possivelmente até anos, para desenvolver essa infraestrutura. Mas, ao fazê-lo, os agricultores poderão construir um ecossistema tecnológico robusto que resistirá ao teste do tempo.

Por enquanto, os fornecedores de tecnologia precisam pensar em algumas coisas: como melhorar suas ferramentas, como ajudar os agricultores a enfrentar seus desafios e como transmitir de maneira fácil e compreensível que o Machine Learning ajudará a resolver problemas reais, como reduzir o trabalho manual.

O futuro da IA ​​na agricultura certamente será frutífero.