O número de aplicações de inteligência artificial no agronegócio é maior a cada ano, comprovando que a IA é justamente o tipo de tecnologia que permite potencializar os resultados das empresas que atuam nessa área, agregando muito mais eficiência, produtividade, automação e segurança nas rotinas operacionais agrárias.
Se você imaginou robôs trabalhando no campo, calma. Ainda não estamos falando disso! Porém, o conceito de inteligência artificial no agronegócio é semelhante, já que utiliza máquinas que realizam processos mais ágeis e precisos, que a mente humana poderia executar.
Neste post, destacamos algumas das principais iniciativas de IA no campo, demonstrando como essas soluções incentivam os resultados e a qualidade das operações rurais, promovendo a inovação na agropecuária moderna. Confira!
Inteligência Artificial no Agronegócio
Muitos associam a inteligência artificial somente a robôs que substituem o trabalho humano. Essa é uma representação mais tangível da tecnologia, mas não é a única possível, uma vez que o conceito se baseia em máquinas que funcionam de maneira semelhante ao pensamento humano.
De modo simples, a IA trata-se de uma solução que reúne diferentes tipos de recursos tecnológicos, como algoritmos, linguagem de computação, sistemas de aprendizado, lógica, ciência e fórmulas matemáticas que, juntas, simulam determinadas capacidades humanas, como percepção de ambiente, raciocínio e análise de fatores para tomada de decisão.
Na área do agronegócio, em especial, existe a necessidade de operar de modo sustentável e com escalabilidade, para que seja possível atender à grande demanda característica das atividades rurais.
Com o uso da Inteligência Artificial nesse setor, é possível obter resultados expressivos e eficientes. Uma vez que, os processos operacionais são otimizados e se têm acesso a dados importantes sobre o negócio, os gestores podem pensar e agir de forma mais tática e estratégica.
Como a IA está Revolucionando o Agronegócio?
Assim como em todas as áreas da indústria e da economia, a transformação digital chegou para o universo do agronegócio. De acordo com um levantamento da Comissão Brasileira de Agricultura de Precisão (CBAP), 67% das propriedades rurais que trabalham com agricultura no Brasil já adotaram algum tipo de tecnologia em seus processos.
Uma dessas inovações é a Inteligência Artificial, que conecta e agiliza processos. Afinal, ela pode trazer previsões sobre o clima, automatizar atividades realizadas manualmente, identificar zonas de baixa e alta produtividade, manejo de fertilidade, pragas e compactação do solo, analisar a originação e o desmonte de animais, atuar no direcionamento do corte, na triagem de frigoríficos, na distribuição de matéria prima para embutidos e industrializados, entre outros.
As operações rurais estão entre as mais delicadas e técnicas do setor produtivo, pois exigem o intercâmbio de muitas competências, sobretudo em logística, agronomia e gestão. Diante dessa realidade, apresentamos as soluções de IA que mais contribuem para a produtividade no campo:
Agricultura de Precisão
Agricultura de precisão é um modo de gestão dos processos do agronegócio que utilizam máquinas, dispositivos e softwares que ajudam a alcançar uma produtividade melhor. Nesse sentido, todo o processo produtivo é considerado, desde a análise de solo, fertilização, plantio e colheita, até a transformação e comercialização dos produtos.
O diferencial da agricultura de precisão é que o máximo de dados possíveis são coletados por meio das mais diversas técnicas, e também se aplica o melhor modo de interpretação para basear a tomada de decisão nessas informações. Um exemplo é a otimização da aplicação de fertilizantes.
Com o desenvolvimento científico da análise de pragas, é possível saber quais são as ameaças em ação em cada momento da lavoura, e, dessa forma, aplicar o insumo correto na quantidade correta. Isso ajuda o produtor a economizar e utilizar um produto mais saudável, exposto a menos produtos químicos ou biológicos.
Uso de Drones
O uso de drones para tarefas que envolvem inspeções e monitoramento já não é uma novidade para o mercado, visto que muitas empresas apostam nessa ferramenta para controlar as suas operações, como acontece frequentemente no setor logístico. Agora, essas máquinas voadoras também estão sendo empregadas no campo para transmitir imagens de todos os pontos da propriedade.
Assim, os drones podem ser usados para monitorar a plantação por zoneamento e reduzir a aplicação de substâncias defensivas em larga escala. Caso uma praga seja identificada em uma área da lavoura, basta aplicar o agroquímico apenas na região que necessita de tratamento, o que impede que o risco se alastre para o restante da plantação.
Monitoramento
Ainda que os drones sejam utilizados em missões de monitoramento e até mesmo vigilância, também vale destacar os dispositivos IoT, que estão continuamente diagnosticando a qualidade de uma série de características do solo e do ambiente.
No agronegócio, o Machine Learning está sendo usado para monitorar safras, prever colheitas, detectar doenças nas plantações e otimizar o uso de insumos. Além disso, os algoritmos estão contribuindo para a análise de dados climáticos, auxiliando produtores na tomada de decisões proativas diante de condições adversas.
Visão Computacional
Considerado um dos modelos mais aplicados da IA, a visão computacional tem diversas utilidades no meio agro, como o rastreamento de rebanho e administração de rações. Ela se baseia em máquinas que processam imagens do mundo real a partir da inteligência empregada em um computador. Portanto, atua na identificação e interpretação de informações que nem sempre estão visíveis aos olhos humanos.
Um exemplo comum é o uso de sistemas computacionais para classificar o conforto térmico em bovinos leiteiros. Por meio de imagens que indicam a temperatura de partes específicas do corpo do animal, como fronte, costela, região ocular e flanco, pode-se elaborar um histograma de temperaturas, com a máxima, a média e a mínima de cada área das vacas. Com isso, você pode-se mantê-las sempre confortáveis, saudáveis e produtivas.
Outro exemplo é a análise de imagens capturadas por drones e satélites. Com algoritmos avançados de aprendizado de máquina, essas imagens podem ser analisadas para identificar pragas, doenças, estresse hídrico e outras condições capazes de afetar a produtividade das culturas.
Essa análise também pode gerar mapas detalhados da área cultivada. O mapeamento, permite a contagem do número de plantas em uma determinada área, distinguindo os diferentes tipos de culturas presentes. Dessa maneira, é possível identificar e criar estratégias de controle de plantas daninhas.
Veículos Autônomos
Apesar de ainda estarem em testes, os protótipos de tratores autônomos e paramentados com IA já são vistos como uma solução altamente inovadora para o agronegócio. Isso porque o veículo é desenvolvido para traçar rotas de trabalho em uma área onde está chovendo e se deslocar para outra que esteja seca, podendo ser acompanhado remotamente pelos colaboradores.
Outra novidade são as colheitadeiras inteligentes que podem ser programadas conforme a necessidade de colheita de determinada matéria-prima. Além disso, não podemos deixar de citar os veículos que mapeiam a propriedade e contribuem para localizar áreas de desmatamento ou com aplicação excessiva de agrotóxico e que devem ser reparadas.
Melhoramento Genético
Na hora de definir o que vai cultivar, o produtor pode escolher entre uma grande variedade de sementes que podem ser mais ou menos produtivas diante de secas, chuvas ou pragas.
Com o auxílio do Big Data obtem-se relatórios precisos sobre os índices dos grãos plantados na safra anterior, auxiliando, assim, o gestor na seleção as sementes mais adequadas às condições da propriedade.
Outro recurso tecnológico extremamente importante é a combinação da IA com o imageamento submilimétrico, que detecta possíveis anomalias na cultura por meio de mapas temáticos. Tal procedimento orienta a equipe sobre a deficiência nutricional das sementes e a presença de infestantes, fazendo com que ela tenha insights para prevenir problemas e tratar a plantação ainda em nível granular, prática que elimina o risco de safras perdidas por infestação de doenças.
Sensores
A instalação de sensores é uma alternativa viável e eficiente para coletar informações sobre as operações executadas no dia a dia, como acionamento dos equipamentos, pressão hidráulica, velocidade das máquinas e nível de combustível.
Graças à Inteligência Artificial, os sensores coletam dados e os enviam para um sistema capaz de projetar cenários e trazer recomendações em tempo real, o que permite que o gestor aja com antecedência e gerencie situações desfavoráveis antes mesmo que elas aconteçam, eliminando ou reduzindo consequências negativas para a sua atividade.
Os sensores podem, também, apontar quando um equipamento necessita de manutenção, evitando acidentes, e até mesmo rotas otimizadas para transportar a sua produção, a fim de impedir o desperdício de combustível e de tempo.
Além disso, sensores são capazes de analisar o hálito dos animais, identificando anormalidades e sinalizando problemas na composição da dieta. Alguns sensores inferem sobre o crescimento bacteriano e outros dizem quanto cada animal pesa sem que balanças sejam utilizadas, possibilitando calcular e predizer a lucratividade do animal individualmente.
Revolucionando o Agronegócio com a nuvem da AWS
Quando se fala na adoção da IA nas atividades do campo, as expectativas são de que as ferramentas, os equipamentos e as aplicações entreguem resultados cada vez mais eficientes. Contudo, alguns imprevistos, como a baixa qualidade da conexão wireless na área rural e as mudanças climáticas que afetam o meio ambiente, podem dificultar as operações.
Para auxiliar o uso da mobilidade para acessar as soluções no campo, a Amazon Web Sevices oferece o AWS IoT Core. O serviço garante a comunicação entre a nuvem e os dispositivos móveis de forma simples, segura e escalável. Com o AWS IoT Core, os desenvolvedores podem se concentrar na aplicação, sem gastar muito tempo com rotinas de segurança ou escalabilidade. Além disso, o AWS IoT Core permite conectar bilhões de dispositivos de IoT e rotear trilhões de mensagens para serviços da AWS sem gerenciar a infraestrutura.
Além disso, a AWS oferece uma ampla gama de serviços voltados para IA, proporcionando uma plataforma robusta para atender às diversas necessidades, desde a construção e treinamento de modelos de machine learning com o SageMaker Studio até a implementação de soluções avançadas de IA com o Amazon Bedrock e o Amazon Q.
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Até o próximo post e continue de olho no CodeBlog para ficar por dentro das novidades do mundo de TI.
