A inteligência artificial na agricultura

Você já deve saber que a inteligência artificial (IA) é um campo da ciência que se concentra no desenvolvimento de sistemas que buscam reproduzir o comportamento humano na tomada de decisões, certo?

Para isso, os modelos de IA são baseados no reconhecimento de padrões e, por meio deles, é possível fazer avaliações assertivas e, até mesmo, predições baseadas em processamento de um grande conjunto de dados.

Esses modelos possibilitam:

• Automatização de processos;
• Ganho em eficiência operacional;
• Execução de tarefas complexas em pouco tempo;
• Minimização de erros;
• Redução de custos operacionais.

São inúmeras as aplicações práticas da IA no setor agrícola e florestal. De modo geral, os principais benefícios na agricultura incluem maior capacidade de monitoramento dos plantios.

Essa tecnologia é capaz de analisar grande quantidade de dados e aumentar a capacidade de gerenciamento das informações. A partir daí, é possível tomar decisões mais assertivas e específicas.

No setor florestal, por exemplo, a IA pode ser utilizada para:

1. Análise da qualidade das mudas no viveiro;
2. Monitoramento dos plantios ao longo dos anos;
3. Monitoramento da colheita.

No monitoramento dos plantios, ela pode ser útil para identificar danos, como pragas, doenças, desnutrição ou falhas na contagem de mudas.

Assim, a ferramenta permite fazer um censo dos talhões, com a contagem total das plantas, o que representa um avanço significativo quando comparado com o método convencional de amostragem.

Também pode ser utilizada para mapeamento e monitoramento de plantas daninhas, ajudando a direcionar as áreas de aplicação de herbicidas.

Já no monitoramento da colheita, a IA pode auxiliar na identificação de toras que podem permanecer no terreno após a colheita.

Podemos exemplificar alguns usos da inteligência artificial na agricultura e no setor florestal assim:

• Monitora etapas do cultivo;
• Gerencia meio ambiente no entorno;
• Detecta pragas e doenças;
• Fornece diagnóstico de nutrição da planta.

IA contribui para aumentar a produtividade no setor agrícola

Quem trabalha com agricultura sabe que entender o comportamento dos plantios é o primeiro passo para melhorar a produtividade no setor agrícola.

Com a IA, por meio de imagens de drones, por exemplo, é possível mapear os plantios de eucalipto. Essa operação gera resultados que possibilitam uma tomada de decisão mais ágil do que no modo convencional.

Alguns exemplos incluem:

• Contagem de mudas;
• Modelos de análise de dados;
• Produtividade.

Além disso, com algoritmos inteligentes embarcados nos tratores, é possível realizar aplicações localizadas em tempo real.

Toda essa conjuntura deixa claro que as inúmeras aplicações da IA no setor agrícola e florestal, incluindo o diagnóstico rápido e eficaz, contribuem para o aumento da produtividade. 

Vale ressaltar que a melhora nos indicadores dos plantios pode ser percebida a curto e médio prazo, evidenciando que a tecnologia já é parte das florestas do futuro e da agricultura 4.0. 

Desafios mais comuns na implementação de IA na agricultura  

Para implementar modelos robustos de IA na agricultura é preciso ensinar os algoritmos sobre essas informações. Ou seja, são utilizados dados e amostras previamente conhecidos, para que eles possam representar as diversas realidades do campo.

As variáveis relacionadas a fatores ambientais podem representar o maior desafio nesse contexto. Isso porque as constantes mudanças climáticas podem provocar alterações nos ambientes e nos modelos que foram desenvolvidos considerando situações conhecidas previamente.

Encontrar pessoas qualificadas e especializadas para trabalhar com a construção e a manutenção desses modelos é outro desafio. 

Além disso, para desenvolver os modelos de IA, é necessária uma grande quantidade de dados, e a conectividade para receber esse material diretamente do campo pode ser um desafio ainda nos dias atuais. Contudo, a tendência é de que seja cada vez mais rápido e fácil estabelecer essa conexão.

Ferramentas de IA podem otimizar o uso de recursos naturais 

As ferramentas de inteligência artificial podem otimizar a utilização de recursos naturais como água e fertilizantes, auxiliando, por exemplo, no monitoramento de microbacias e nascentes.

Os algoritmos de IA podem fazer isso de diversas maneiras. Uma forma de aplicação é a análise de dados ambientais aliada ao comportamento de crescimento das plantas.

Essa observação fornece recomendações precisas e localizadas a respeito da quantidade ideal de insumos necessários, como água e nutrientes a serem aplicados. Essa conduta aumenta a eficiência de uso e aplicação destes recursos, reduzindo desperdício.

Além disso, os modelos de IA podem ser usados para:

• Previsão de estoque de carbono;
• Avaliação da mudança no uso e cobertura da terra;
• Análise de desmatamentos e queimadas;
• Verificação da qualidade da água em determinada região. 
• Contagem automática de plantas por imagens;
• Detecção de resíduos por imagens coletadas por drones;
• Sistemas de previsões climáticas;
• Sistemas de previsão de danos;
• Reconhecimento de pragas e doenças;
• Estimativas de volume a partir de LiDAR.

Para colocar tudo isso em prática, são usadas diversas tecnologias que integram modelos de inteligência artificial, como: 

• Veículos não tripulados (Vants);
• Satélites;
• Tratores e máquinas agrícolas semiautomáticas;
• Portarias com mensuração de volume de madeiras;

Todas essas tecnologias possibilitam a melhor gestão das informações e direcionamento das melhores tratativas do trabalho no campo. 

Coleta de imagens aéreas e controle de pragas e doenças

A inteligência artificial na agricultura permite uma coleta de imagens aéreas mais precisas graças a modelos de drones com sistemas inteligentes de proteção contra barreiras, por exemplo. Essa tecnologia faz com que o equipamento desvie automaticamente de obstáculos que o piloto possa não ter identificado.

Outros modelos permitem ainda conferir a altitude e fazer a correção automática da coleta, obtendo imagens mais fidedignas do local. 

No contexto orbital e de processamento de imagem, ferramentas de IA possibilitam também visualizar imagens de satélite com maior nitidez dos objetos. 

Em relação ao controle de pragas e doenças, vale lembrar que o monitoramento convencional costuma ser realizado por meio de checagem de campo, com a coleta de armadilhas que possibilitam a contagem e identificação das espécies.

Já com o auxílio da IA, é possível que a identificação e a contagem sejam realizadas de forma automática. Não é necessário, por exemplo, enviar amostras para laboratórios especializados, o que aumenta a velocidade de resposta.

Também é possível mapear os danos causados nas culturas e, a partir do reconhecimento do padrão desses problemas, criar um modelo que possa identificar o tipo de praga ou de doença.

A partir do conhecimento do padrão de resposta do plantio, são feitos modelos de predição de áreas potenciais. Por isso, quando se fala em IA, o mais importante é contar com um banco de dados robusto, pois é esse tipo de material que permite desenvolver modelos cada vez mais precisos. 

Vantagens da inteligência artificial na agricultura 

Como pudemos ver até aqui, graças a modelos de coleta e análise de dados robustos, a IA permite entender o comportamento dos plantios. Esse processo é importante para a promoção de atividades assertivas no tempo certo e com a quantidade adequada de produtos. 

Os benefícios econômicos no setor agrícola proporcionados pela inteligência artificial estão relacionados a fatores como:

• Otimização da produção;
• Agilidade na tomada de decisões;
• Acesso a diagnósticos mais precisos;
• Crescimento da produtividade;
• Redução dos prejuízos provocados por pragas e doenças;
• Diminuição de desperdícios;
• Minimização dos impactos ambientais;
• Aumento da competitividade dos produtos agrícolas no mercado;
• Obtenção de georreferenciamento e dados exatos do plantio.

As equipes também podem ser melhor aproveitadas e direcionadas em áreas prioritárias, já que a IA ajuda no mapeamento inicial de grandes áreas em um curto período. 

Considerações éticas e sociais ao implementar soluções de IA  

Ao implementar soluções de inteligência artificial na agricultura, é preciso levar em conta considerações éticas e sociais como:

• Transparência nos algoritmos;
• Privacidade dos dados e das informações;
• Justiça e responsabilidade.

Esses são princípios básicos para criar e utilizar qualquer modelo de IA, tanto na agricultura quanto em outros setores.

Pensando nisso, em 2021, foi criada a Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA). Segundo o Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação, a iniciativa assume o papel de nortear as ações do Brasil em suas várias vertentes.

O intuito é estimular a pesquisa, a inovação e o desenvolvimento de soluções em IA. Além disso, a EBIA tem a proposta de incentivar o uso consciente e ético dessa tecnologia em prol de um futuro melhor.

É importante ressaltar ainda que, socialmente, é preciso garantir que as aplicações da IA beneficiem as comunidades. Evitar impactos negativos no emprego rural, promover ações junto às comunidades e mostrar como ela pode melhorar as condições de trabalho atual são alguns exemplos. 

Como se preparar para adotar e aproveitar essas tecnologias 

O primeiro passo para que o agricultor possa aproveitar as tecnologias de IA é começar a conhecer e entender esse recurso. Buscar capacitação na área, adquirir ferramentas e utilizá-las de forma gradual são ações iniciais importantes. 

Com o avanço científico e tecnológico, o uso de inteligência artificial passa a ser uma necessidade. Quem se adaptar melhor a essa realidade pode conseguir um diferencial no mercado.

Conte com a Bracell e integre a tecnologia na sua rotina

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