Talvez o assunto mais comentado de 2023, a Inteligência Artificial está se aproximando do campo e deve ser a responsável pelo próximo salto tecnológico no setor. Existem alguns desafios particulares de uma operação que roda em uma fazenda, em geral afastada dos grandes centros e com baixa conectividade à internet e pouca cultura digital. Neste artigo, você vai ver como as IA’s generativas devem atuar na agricultura do futuro.
O que é Inteligência Artificial Generativa?
Uma IA Generativa é qualquer tecnologia cuja capacidade principal é aprender padrões complexos de comportamento a partir de uma base de dados. Por meio de machine learning, termo do inglês que significa aprendizagem de máquina, as IA’s são treinadas por programadores para realizar certos comportamentos.
Fonte: iFood News
A mais conhecida entre elas é o Chat GPT, que se tornou muito popular neste ano que se finda. Mas ela vai muito além disso. Quanto mais treinada é uma IA, mais capacidade de gerar informações de forma única e original, com mais assertividade no conteúdo gerado. Outro ponto é que as IA’s são baseadas em um aprendizado constante e autônoma, armazenando uma grande quantidade de informações até um ponto em que sequer necessita de interferência humana.
De acordo com o gerente de relacionamento com desenvolvedores Latam da NVIDIA, Jomar Silva, as redes neurais humanas foram a principal inspiração para a criação das IA’s generativas:
“Hoje em dia, existem diversos modelos disponíveis, cada qual com sua forma de processamento. Uma inteligência artificial para conversas, como o GPT-3, foi treinada com uma quantidade gigantesca de textos extraídos da internet, aproximadamente meio trilhão de palavras”, explicou Jomar Silva em entrevista para o Canal Tech.
Inteligência Artificial Generativa na Agricultura
Mais agilidade, eficiência, produtividade e agilidade. Este tem sido o principal papel das IA’s generativas no campo. Grandes aliadas da agricultura de precisão, elas já vêm sendo utilizadas em rotinas que vão desde o planejamento para o preparo do solo até técnicas sustentáveis para a agricultura regenerativa.
Fonte: Terra Magna
Porém, ainda existe muito espaço para melhorias e alguns desafios a serem vencidos. Por isso, não basta apenas possuir uma tecnologia de coleta e análise de dados se as informações obtidas não forem usadas com inteligência e passarem a fazer parte do processo decisório e estratégico das fazendas.
Na prática, já existem utilizações práticas da IA no campo. Listamos algumas delas a seguir:
- Gestão agrícola inteligente: plataformas integradas, com o FieldScan, fornecem informações precisas como melhor data para plantio, previsão de produção da safra, quantidade adequada de insumos que devem ser aplicados no campo e muito mais. Para isso, usam dados como o histórico de safras passadas, dados de imagens de satélite, padrões climáticos e muito mais.
- Colheita automatizada: em um contexto em que um dos maiores desafios é a produção de alimentos em larga escala, o momento da colheita é crucial. Por isso, uma grande aliada é a inteligência artificial usadas máquinas agrícolas para analisar, em tempo real, variáveis como estado de maturação das plantas, condições climáticas, umidade e condição do solo, permitindo ajuste de velocidade e profundida na colheita como muito mais rapidez;
- Drones com visão computacional: sobrevoando plantações e captando imagens em alta resolução, os drones com visão computacional já estão presentes nas rotinas de várias fazendas no Brasil e no mundo. Com eles, é possível detectar pragas e doenças, monitorar a saúde das plantas, aplicar defensivos e insumos agrícolas com precisão e muito mais. Em muitos casos, as imagens captadas pelo drone são processas e armazenadas usando IA Generativa.
Além da economia em insumos, energia e capital humano, o uso de IA no campo pode significar mais sustentabilidade e produtividade. Contudo, existem alguns desafios que ainda precisam ser vencidos.
Desafios para expansão do uso de IA na Agricultura
Apesar de prometer uma revolução agrícola, ainda não é tão simples utilizar essas tecnologias nas fazendas. Em primeiro lugar está a falta de acesso à tecnologia e à internet em muitas regiões rurais, no Brasil e no mundo. Como as IA’s processam uma quantidade extremamente elevada de dados e informações, elas demandam também uma ótima conexão. Porém, segundo dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), mais de 70% das propriedades rurais ainda não possui qualquer tipo de acesso à internet.
Fonte: Blog BB
Outro desafio é a disponibilidade de dados. Ainda não há a cultura, na maioria das fazendas, de captar dados com qualidade e armazená-los de forma adequada. Muitas vezes, as informações não seguem um padrão único e, quando existem, estão em diversas bases de dados diferentes. Isso dificulta muito a implementação de softwares e equipamentos de agricultura de precisão.
Não menos importante, há ainda a preocupação com privacidade e segurança de dados. A IA no campo envolve coleta e processamento de dados sensíveis, que podem ser desde informações climáticas, geoespaciais e da produção em si. Os órgãos responsáveis trabalham para criar regulamentações e mecanismos específicos para proteger esses dados, de forma a garantir não só segurança, mas também confidencialidade e uso ético das informações.
Por fim, a capacitação, especialmente dos agricultores familiares e profissionais da área também é um desafio para a expansão da IA no campo. Programas de treinamento, inclusive gratuitos, já vem sendo desenvolvidos por órgãos como o Senar e a Embrapa e no futuro devem se tornar ainda mais comuns.
O que podemos esperar da IA no agricultura do futuro?
Para os próximos anos, o produtor pode esperar ainda mais aprimoramento da qualidade dos dados gerados por ferramentas e softwares baseados em IA. A dependência do trabalho manual deve diminuir na proporção em que crescem as especializações para utilizar a tecnologia. A análise de dados históricos em tempo real também vai permitir mais assertividade no plantio e na colheita, evitando o desperdício de recursos essenciais para a fazenda. Espera-se também o aumento de ações de inclusão digital focadas no campo, especialmente por meio de cursos e treinamentos oferecidos por institutos de pesquisa renomados, como é o caso da Embrapa. Por fim, os sensores e análises de imagens devem se tornar cada vez mais precisos, otimizando a produtividade e evitando perdas na colheita.
Leia também: A agricultura convencional e seus desafios: por que adotar tecnologias agrícolas sustentáveis é a chave para o futuro
Necessitamos ter conhecimento da sazonalidade (ambiental), antecipadamente. Vejamos aos enormes estragos que a nossa sociedade suporta em razão de perdas, por problemas de climas. Urgente se deva efetuar Renovação de Valores Políticos. Pelo visto nosso futuro já está comprometido. Em ao meu cálculo estaremos em 2050 com 11 bilhões de pessoas. Hoje, já passamos do nosso suporte telúrico. Além de nossa capacidade agrícola, já tenhamos a necessidade de o controle genético. A tecnologia, em todas as ordens, deva controlar a nossa densidade. Para que não deva faltar terra para os nossos pés. Saudações.
Esse trabalho, informativo, é realmente de suma importância. Parabéns!
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