O uso da inteligência artificial no agronegócio teve início com o emprego do GPS no campo. Atualmente, ela pode ser aplicada por meio de ferramentas digitais que permitem a coleta de dados, processamento e análise de informações e automatização de processos.
Neste artigo, vamos apresentar as vantagens, desafios e tendências da inteligência artificial no agronegócio.
Acompanhe a seguir!
O que é inteligência artificial?
De acordo com a Oracle, a inteligência artificial (IA) refere-se a sistemas ou máquinas que imitam a inteligência humana para realizar tarefas e podem se aprimorar iterativamente com base nas informações que coletam.
Na prática, a inteligência artificial funciona por meio de algoritmos que processam um grande volume de dados. Dessa forma, as máquinas aprendem a realizar tarefas de forma autônoma, simulando capacidades humanas como o aprendizado, a compreensão da linguagem e solução de problemas.
Desse modo, o objetivo geral da IA é criar máquinas capazes de operar com o mesmo nível de capacidade cognitiva que os humanos ou, até mesmo, superá-los, em alguns casos.
Como a inteligência artificial começou a ser utilizada no agronegócio?
A inteligência artificial começou a ser aplicada no agronegócio com uso do GPS na agricultura, utilizado na demarcação de áreas, e com a agricultura de precisão, por meio do uso do piloto automático dos tratores e máquinas.
Hoje, a inteligência artificial está presente em equipamentos, máquinas e implementos que contribuem para a coleta de informações, processamento de dados e manejos agrícolas mais precisos.
Quais são as aplicações da inteligência artificial no agronegócio?
No agronegócio, a inteligência artificial pode ser aplicada através do uso de ferramentas digitais que coletam dados, processam informações em nuvem, automatizam processos e permitem a realização de análises para a tomada de decisões.
Vamos ver abaixo alguns exemplos de tecnologias agrícolas em que a inteligência artificial está presente.
Mapeamento digital da propriedade
O mapeamento digital da propriedade pode ser realizado por meio de dados e imagens capturados por drones ou sensores. Dessa forma, é possível vistoriar as plantações ou criações de animais.
Com isso, o produtor consegue saber se determinada área da lavoura está com uma baixa quantidade de nutrientes no solo, de forma antecipada, e tomar melhores decisões, economizando custos e tempo.
Sensores
Os sensores podem ser instalados em locais estratégicos, como nas plantações ou em áreas próximas aos animais. Por meio deles, é possível identificar alterações no ambiente, aparecimento de plantas daninhas, doenças, deficiências nutricionais, temperatura dos criadouros, entre outras informações.
Os dados coletados pelos sensores são enviados para a nuvem e, posteriormente, analisados pela IA, que fornecerá orientações sobre as melhores ações.
Como resultado, o produtor pode evitar queda na produtividade e problemas que afetam a saúde dos animais.
Previsão do tempo
Por meio da inteligência artificial, é possível utilizar satélites para monitorar dados meteorológicos e ter acesso a previsões precisas sobre os fenômenos climáticos.
Na prática, esses dados servem para identificar as áreas que precisam ser mais irrigadas ou de aplicação de fertilizantes e defensivos agrícolas.
Com acesso a dados sobre temperatura, vento, incidência solar e chuva, o agricultor consegue planejar melhor o plantio e reduzir a interferência do clima.
Veículos autônomos
A princípio, os veículos autônomos estão sendo estudados e implementados para validar resultados, além de serem utilizados em todas as fases da lavoura, do plantio até a colheita.
Assim, diferente do piloto automático, os veículos autônomos não apresentam nem cabine para o operador — uma única pessoa pode comandar mais de um veículo à distância.
Big data
Em geral, o Big Data é um sistema de inteligência que permite a coleta de dados da propriedade rural. Além disso, armazena e agrupa essas informações na nuvem, de forma rápida, garantindo mais precisão quanto a relacionados ao histórico da área, produtividade, chuvas, entre outros.
Assim, por meio da coleta e inserção de informações, é possível prever e evitar problemas na lavoura.
Aliare – IA para sistemas de gestão
Em 2024, a Aliare, mais completa plataforma big tech agro do Brasil, realizou o pré-lançamento da IA embarcada à ferramenta de análise de dados da empresa. A novidade, anunciada no Congresso Andav do mesmo ano, tem o objetivo de possibilitar que os clientes da empresa possam realizar análises avançadas e receber insights sobre o momento atual dos negócios.
Com as análises do BI em mãos, o usuário pode interagir com a IA e questioná-la sobre os números e relatórios apresentados, além de pedir sugestões sobre os próximos passos.
Ademais, com o apoio da IA, gestores têm a possibilidade de tomar decisões com maior agilidade e segurança, otimizando tempo e, consequentemente, os resultados financeiros.
Quais vantagens a inteligência artificial oferece para o agronegócio?
De modo geral, o uso da inteligência artificial pode beneficiar o produtor rural de diversas formas, principalmente em relação à tomada de decisão precisa no negócio rural.
Isso porque a coleta e análise de dados permite que o agricultor gerencie a propriedade com mais eficiência e segurança. Afinal, ao coletar, agrupar e analisar as informações é possível realizar um planejamento correto, agir com mais rapidez e tomar decisões assertivas.
Entre as principais vantagens que a inteligência artificial pode oferecer para o agronegócio, podemos citar:
- Aumento da produtividade;
- Implementação de processos mais sustentáveis;
- Gestão baseada em dados;
- Previsibilidade sobre situações adversas;
- Redução de custos;
- Aumento da rentabilidade.
Quais são os desafios para a aplicação da inteligência artificial no agronegócio?
Segundo o Statista, o mercado mundial da inteligência artificial no agronegócio, avaliado em 1,7 bilhões de dólares em 2023, deve crescer e atingir os 4,7 bilhões de dólares até 2028.
Apesar das tendências de avanço, é importante lembrar que a adoção de tecnologias ligadas à IA também pode trazer alguns desafios.
Veja a seguir quais são eles:
- Impossibilidade de conexão: a falta de acesso à internet ainda é o principal motivo que impede a digitalização em muitas propriedades rurais;
- Falta de familiaridade com a tecnologia: está relacionada a aspectos econômicos, sociais e demográficos. A falta de entendimento sobre as ferramentas também representa um dos entraves do uso da inteligência artificial no campo;
- Investimento de alto custo: o alto custo com equipamentos pode fazer alguns produtores adiarem a implementação de determinadas tecnologias. No entanto, existem possibilidades de minimizar esses investimentos, como linhas de crédito próprias para tecnologia. Nesse caso, há a possibilidade do produtor reunir-se com cooperativas ou associações para adquirir em conjunto com outros produtores.
Quais são as tendências para a inteligência artificial no agronegócio?
Com o passar dos anos, o uso da inteligência artificial ganhou espaço nas propriedades rurais, aumentando a eficiência, produtividade e rentabilidade dos negócios rurais. Nos próximos anos, podemos esperar por mais inovações.
Confira a seguir as principais tendências para inteligência artificial no agronegócio:
Sensores IoT e monitoramento inteligente
A Internet das Coisas (IoT) exerce um papel fundamental na coleta de dados em tempo real. Nesse sentido, a tendência é que sensores inteligentes sejam implantados em campos, estufas e instalações agrícolas para monitorar parâmetros como umidade do solo, temperatura, umidade do ar e qualidade do ar.
Como os dados são alimentados em sistemas de IA, o produtor poderá tomar decisões mais precisas e em tempo real, otimizando assim as operações agrícolas.
Análise de imagens e visão computacional
A análise de imagens e a visão computacional possuem grande importância no agronegócio. Isso significa que algoritmos de IA podem analisar imagens capturadas por drones, satélites ou câmeras instaladas em campos para identificar doenças, pragas, estresse hídrico e outros problemas nas plantações.
Essas tecnologias permitem a detecção precoce e intervenção rápida, a fim de melhorar a produtividade e reduzir perdas na lavoura.
Algoritmos avançados de IA
O desenvolvimento de algoritmos avançados de IA, como aprendizado profundo (deep learning) e redes neurais convolucionais (CNNs, na sigla em inglês), têm impulsionado a capacidade de processamento e análise de dados no agronegócio.
Em resumo, esses algoritmos podem aprender e identificar padrões complexos em grandes conjuntos de dados agrícolas. O resultado é o fornecimento de insights valiosos para a tomada de decisões, desde a previsão de safras até a gestão de riscos e a otimização de recursos.
Agricultura de precisão e personalização
Por meio da inteligência artificial, o produtor consegue gerenciar a propriedade de forma precisa e personalizada. Isso é possível graças à coleta de dados e algoritmos de IA, que podem recomendar doses personalizadas de fertilizantes, defensivos agrícolas e água considerando as características específicas de cada área do campo.
Aprendizado federado e colaborativo
O conceito de aprendizado federado está ganhando destaque no agronegócio. Por meio dele, várias partes interessadas compartilham e combinam seus dados agrícolas, treinando modelos de IA de forma colaborativa sem compartilhar os dados brutos.
Esse aprendizado é muito útil para pequenos produtores, uma vez que permite que eles tenham acesso aos benefícios da IA mesmo com conjunto de dados limitados.
Conclusão
A inteligência artificial está presente em diversos setores. No agronegócio, ela pode ser encontrada em equipamentos, máquinas e implementos que contribuem para a coleta de informações, processamento de dados e manejos agrícolas mais precisos.
Entre seus benefícios estão o aumento da produtividade, gestão baseada em dados, redução de custos e implementação de processos mais sustentáveis.
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