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Inteligência artificial aplicada na agricultura

15/09/2020

Inteligência artificial aplicada na agricultura

A tecnologia está avançando a passos largos no campo. E além de novas máquinas, drones e equipamentos para agricultura de precisão, uma outra novidade revolucionária que já é utilizada nas lavouras está se tornando cada vez mais relevante: a inteligência artificial na agricultura.

Inteligência artificial é um conceito amplo com diversas ramificações, desde o estudo de veículo autônomos, que já rodam no ambiente rural há alguns anos, até o chamado aprendizado da máquina, que é a capacidade do computador de perceber o ambiente ao seu redor, identificar padrões e aprender com seus erros para maximizar suas chances de sucesso em uma tarefa.

Quando se fala em inteligência artificial na agricultura, muitos produtores pensam que esse tipo de tecnologia só deve aparecer no campo em um futuro distante. Mas, na verdade, já existem aplicações reais da IA na agricultura hoje e a tendência é que em pouco tempo ela se popularize significativamente.

É possível dividir as atuais aplicações de inteligência artificial na agricultura em três áreas principais: monitoramento da lavoura, predição meteorológica e veículos autônomos.

Monitoramento da lavoura

Uma das grandes novidades no campo nos últimos anos foi a chegada dos drones, que são pequenos veículos aéreos não tripulados que podem ser pilotados por uma pessoa no chão, com um controle similar ao de um videogame e uma tela.

Entre as várias aplicações dos drones, se destaca a possibilidade de vistoriar lavouras com agilidade e a partir de uma visão aérea privilegiada. Se antes o padrão era percorrer a lavoura de moto em busca de pragas e outras alterações, hoje os drones já possibilitam uma verificação bem mais eficiente e rápida.

E com a chegada de aplicações de inteligência artificial, essa atividade se torna ainda mais simples. Baseando-se nas imagens dos drones e em dados de sensores espalhados pela plantação, os computadores conseguem avaliar com bastante precisão as condições das culturas, desde a presença de pragas indesejadas até outros tipos de ameaças.

Ferramentas de aprendizado da máquina conseguem cruzar dados com padrões em bancos de dados e identificar que mínimas alterações no desenvolvimento de uma parte da lavoura de soja podem, por exemplo, revelar uma baixa quantidade de nutrientes no solo ou ausência de água, muito antes de que isso possa ser notado a olho nu.

Essa tecnologia já é utilizada em diversos locais do mundo e a tendência é que seja cada vez mais comum nas lavouras brasileiras.

Predição meteorológica

Outra aplicação importante da inteligência artificial no campo é o aprimoramento de previsões meteorológicas, que são extremamente importantes para o produtor. Algoritmos de aprendizado da máquina já reforçam o trabalho de meteorologistas há alguns anos, mas agora essa tecnologia está nas mãos dos próprios produtores.

Em vez de acompanhar apenas as previsões do tempo para a região em que operam, agricultores já podem contar com predições de temperatura, vento, radiação solar e chuva com base em dados locais das suas propriedades, aumentando a confiabilidade e precisão das informações geradas.

Veículos autônomos

Tratores que dispensam o operador em boa parte do percurso já não são mais uma novidade no campo. Orientados por GPS e outros sensores, esses equipamentos reduziram a carga de trabalho em todas as etapas do cultivo, do plantio à colheita, além de aumentar a precisão e regularidade dos resultados obtidos.

Mas se o piloto automático já foi uma revolução no campo, a inteligência artificial aplicada em veículos autônomos é capaz de ser ainda mais transformadora. Com a capacidade de identificar ameaças a partir de padrões analisados em um banco de dados gigantesco, um veículo terrestre não-tripulado é capaz de dosar com precisão a quantidade de defensivo em uma lavoura, sem nenhum tipo de interferência humana direta.

Na mesma linha, colhedoras inteligentes de culturas perenes, como o café ou a laranja, podem transitar pela plantação identificando os frutos maduros e no ponto de colheita, ao mesmo tempo em que descarta aqueles que já apodreceram ou que apresentam algum tipo de irregularidade.

O futuro

A inteligência artificial está se desenvolvendo bastante nas duas últimas décadas e a expectativa é que esse processo se acelere cada vez mais. Mas, para realmente conquistar o ambiente rural, será preciso encarar alguns desafios pelo caminho.

O principal deles é a quantidade imensa de variáveis que envolvem o campo. A humanidade tenta controlar a natureza desde os primórdios da civilização e, mesmo depois de tanto tempo, ainda acontecem coisas imprevisíveis no trabalho rural.

Além de demandar uma grande capacidade computacional para calcular probabilidades, as muitas incertezas da agricultura só serão realmente domadas quando as técnicas de aprendizado da máquina estiverem bem afiadas. Ou seja, as máquinas precisam de um pouco mais de experiência de campo para construir bases de dados confiáveis e extensas.


Fonte/texto: blog Jacto

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