Quando o assunto é inteligência artificial na agricultura, muitas pessoas se lembram daqueles filmes de ficção científica; mas, na verdade, não é bem assim que funciona!
A inteligência artificial na agroindústria cresceu nos últimos anos e é mais simples e palpável do que você imagina! Ela tem sido a responsável por grande parte do desenvolvimento ágil e da produtividade nas lavouras.
Para ver o quão próxima ela está, a Comissão Brasileira de Agricultura de Precisão (CBAP) constatou que 67% das propriedades agrícolas do Brasil usam algum tipo de inovação tecnológica.
A maioria das inovações tecnológicas atuais usam muita inteligência artificial, ou são baseadas nela.
Se você quer saber mais sobre a inteligência artificial na agricultura e como começar a aplicá-la nas suas culturas, continue lendo!
O que é inteligência artificial?
Vamos começar desmistificando o que é a inteligência artificial, também conhecida como IA. Trata-se de uma área de estudo da Ciência da Computação.
O objetivo dessa área é criar máquinas e ferramentas que trabalhem e tomem decisões baseadas em padrões. Assim, elas podem tomar decisões mais assertivas.
A IA permite que os sistemas tomem decisões de forma independente, precisa e apoiada em dados. Isso ajuda máquinas a resolverem problemas práticos, simularem situações e pensarem em respostas.
Por causa dessas habilidades, a IA ajuda a automatizar processos, reduzir custos, aumentar a produtividade e economizar tempo.
O que é inteligência artificial na agricultura?
Muita gente não sabe, mas a IA não é usada apenas em grandes empresas de tecnologia; ela também está presente no dia a dia de muitos trabalhadores do campo.
Nas fazendas, a aplicação dessa tecnologia funciona com ferramentas e recursos que ajudam o produtor a coletar dados, processar informações e tomar decisões que influenciam o desempenho da lavoura.
Para isso, existem programas e dispositivos equipados com sistemas computacionais capazes de coletar volumes de dados sobre a fazenda, identificar padrões e fazer diagnósticos em tempo real.
Caso esse processo fosse feito de forma manual, seria muito difícil e lento conseguir resultados tão rápidos.
No entanto, com a inteligência artificial na agricultura, esse processo é otimizado, permitindo que os trabalhadores tomem decisões mais assertivas sobre suas culturas.
Quais são as aplicações da inteligência artificial na agricultura?
Há um potencial número de aplicações da inteligência artificial na agricultura; acredite, para cada demanda existe uma solução de IA para executá-la. Algumas das principais aplicações são:
Drones na agricultura
Os drones são aeronaves regulamentadas pela Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC) em 2017. O uso desse equipamento na agricultura tem revolucionado a forma como os agricultores estão lidando com o campo.
Eles podem ser conduzidos de forma autoguiada (sem a necessidade de um piloto presente) ou a distância, podendo ser comandados por pessoas ou por meio de orientações pré-programadas.
São separados em dois grupos: os drones multirotor e os drones de asa fixa.
Alguns exemplos de drones de asa fixa são os que têm dados de geolocalização, nos quais o GPS é quem guia o dispositivo de acordo com o objetivo definido.
Quando é guiado por um humano, a câmera de alta resolução é usada no drone para que seja possível coletar dados e transmiti-los instantaneamente para quem estiver orientando o aparelho.
Esses equipamentos existem há um tempo e foram criados para uso militar. Assim, foram projetados para alertar sobre perigos e ataques para qualquer tropa, em tempo hábil, a fim de que eles pudessem se preparar.
Devido à eficiência dos drones em operações militares, ele foi responsável pela expansão do uso em áreas civis e, atualmente, rurais.
Em 2017, a ANAC divulgou as normas de uso das aeronaves não tripuladas em campos de agricultura e pecuária. A partir disso, se expandiu uma grande janela de oportunidades para o uso dos drones na agricultura.
VANTs
Os VANTs, Veículos Aéreos Não Tripulados, são a mesma coisa que os drones, não têm diferenças e seguem os mesmos princípios; o que muda é a aplicação. Esses são destinados ao uso comercial ou para uso em pesquisas e experimentos.
Para ser considerado um VANT, é necessário que a aeronave possua alguma carga útil embarcada, por exemplo: câmeras, sensores ou algum produto.
Agricultura de precisão
Outra tecnologia/técnica baseada em IA é a agricultura de precisão. Hoje, é uma das principais responsáveis por ajudar os agricultores a detectarem pragas, doenças nas plantas e má-nutrição das plantas.
A agricultura de precisão é feita em três etapas:
→ Coleta de dados: atua na identificação das características de cada uma das áreas produtivas (solo, relevo, ervas daninhas, pragas, etc.) e também da produção que já acontece ali.
→ Planejamento do gerenciamento: aqui é preciso avaliar a variabilidade e os fatores de produção com o objetivo de definir as melhores estratégias de gerenciamento, criar os mapas de aplicação dos insumos e o diagnóstico de cada safra.
→ Aplicação de insumos: por fim, depois da coleta de dados e análise, a última etapa é a aplicação automática e controlada de insumos nas áreas localizadas.
Claro que, para cada uma dessas etapas, são necessários alguns recursos: os principais que o agricultor pode utilizar são estes:
→ Tratores, adubadoras, colhedoras de café ou pulverizadores: podem ser usados por geolocalização e controlados remotamente.
→ Drones: para captar imagens e fornecer informações.
→ Sensores: usados para identificar a variabilidade do solo.
→ Dispositivos posicionados no solo: usados para realizar o raio X completo da topologia do terreno.
→ Telemetria: analisa a performance das máquinas.
Machine learning
No contexto da IA na agricultura, o machine learning é essencial, pois usa métodos computacionais, chamados de algoritmos, para analisar um grande número de dados, conhecido como Big Data.
O machine learning também é conhecido como aprendizado de máquinas e trabalha com esses algoritmos operando sobre grandes bancos de dados.
Estes contém milhares de informações sobre clima, produtividade, solo, entre outras inúmeras. Assim, com esses dados e análises, é possível ter um melhor entendimento sobre a área de prática agrícola e o produtor rural consegue ser mais eficiente.
Monitorando a saúde da colheita
Plataformas de inteligência artificial, como sensoriamento remoto acompanhado de digitalização a laser 3D, são tecnologias de IA importantes. Elas podem fornecer dados de lavouras em milhares de hectares de terras agrícolas.
Além disso, podem otimizar muito o tempo e os esforços monitorados pelos agricultores. Afinal, pense só: o que é mais prático? Ter de todos os dias analisar um solo ou ter uma máquina monitorando isso por você?
A segunda opção é muito mais ágil; assim, enquanto a máquina analisa e gera relatórios, você pode dedicar seu tempo para tarefas que realmente precisam de você!
Tendências e desafios da inteligência artificial na agricultura
Como você viu ao longo deste texto, o uso da inteligência artificial na agricultura cresceu nos últimos anos, e tudo indica que esse aumento não deve parar!
O uso de sistemas de IA deve se intensificar fortemente, devido ao rápido desenvolvimento e ao constante investimento em novas tecnologias.
E, claro, a pandemia exigiu atualizações nas mais diversas áreas; com isso, houve o avanço das pesquisas de machine learning e das análises de Big Data.
Segundo um estudo realizado pela MaketsandMarkets, empresa especializada em pesquisas de mercado, a previsão é que o uso de inteligência artificial na agricultura cresça cerca de 25,5% até 2026.
A perspectiva é que essa inovação tecnológica movimente cerca de US$ 4 bilhões nesse período.
Esse crescimento acelerado no uso de IA trouxe duas consequências: a primeira é o acesso a programas e sistemas cada vez mais rápidos e automatizados, que otimizam processos e facilitam a tomada de decisões nas fazendas.
Consequentemente, o resultado é a possibilidade cada vez maior de aprimorar os processos e aumentar a rentabilidade das safras.
Apesar dos benefícios que surgiram com o uso da inteligência artificial no campo, o produtor ainda precisa enfrentar alguns obstáculos para conseguir usar essa tecnologia sem complicações.
A segunda consequência está relacionada ao aparecimento de desafios na implementação de ferramentas de IA no campo. Alguns dos principais desafios são:
Problemas de infraestrutura
As ferramentas de IA exigem uma infraestrutura adequada para funcionar; muitas vezes são equipamentos e programas pouco acessíveis.
De acordo com uma pesquisa realizada pela Embrapa, cerca de 47,8% dos agricultores brasileiros e 61,4% das empresas enfrentam problemas de conectividade nas áreas rurais.
Nesse cenário, muitas pessoas acabam não conseguindo ter acesso aos programas de IA.
Embora a maioria dos recursos possam ser acessados de modo offline, a falta de acesso à internet e até ao sinal de telefone dificulta a adesão a essas ferramentas.
Falta de conhecimento sobre o que é IA
Segundo esse mesmo levantamento feito pela Embrapa, cerca de 40,9% dos agricultores brasileiros afirmam que não adotam tecnologias no campo por falta de conhecimento sobre as tecnologias disponíveis.
Esse problema costuma ser menor entre os grandes produtores; os pequenos e médios agricultores apresentam mais dificuldade em acompanhar os avanços tecnológicos e entender como utilizá-los.
Assim, a aplicação da inteligência artificial na agricultura também depende do investimento em educação e distribuição de conteúdos sobre o tema.
Custo de investimento
Além do problema de acesso às tecnologias de IA, há outro: o alto custo de investimento que sistemas e máquinas que utilizam inteligência artificial têm.
A Embrapa afirma que o valor necessário para custear máquinas, equipamentos e aplicativos ainda assusta cerca de 67,1% dos produtores do país. Esse é outro problema que dificulta a adesão à inteligência artificial no agro!
Aos poucos os desafios são vencidos e a IA na agricultura cresce mais!
Para qualquer inovação há desafios, não é mesmo? Aos poucos, vamos vencendo; afinal, não tem como evitar as tecnologias.
Desse modo, a solução é se preparar para elas e garantir que as fazendas estejam preparadas para implementá-las.
Não hesite em buscar por conteúdos sobre isso e, claro, ferramentas, como a agricultura de precisão, os drones e VANTs, os softwares, entre outros.
Tudo isso visa à produtividade nas plantações e à produção sustentável da agricultura.
Se você quer auxílio nessa jornada de manter as produções produtivas com as inteligências artificiais, a TerraMagna pode te ajudar com isso!
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