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.
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