A Inteligência Artificial está sendo aplicada nos mais diversos setores de negócios, inclusive na agricultura. Além da IA, outras tecnologias avançadas como a Internet das Coisas (IoT, na sigla em inglês) e a robótica estão transformando esse setor. Esse avanço é conhecido como agricultura inteligente, ou smart farming em inglês. Ou seja, estamos falando da aplicação de tecnologia para otimizar a produção agrícola.
Esse conceito pode ser confundido com o de agricultura de precisão. Na verdade, o segundo termo se refere de forma mais ampla à prática de cultivar, de forma específica, cada ponto da propriedade, ao invés de tratá-la como uniforme. Os fundamentos para essa abordagem são do início do século XX, mas foi o desenvolvimento de microcomputadores, sensores e softwares na década de 80 que fez com que ela fosse possível. Por isso, é comum relacionar essas duas ideias.
No caso da Inteligência Artificial na agricultura, há técnicas específicas que podem ser usadas para identificar as desuniformidades e tratá-las de forma adequada. Continue a leitura para saber mais sobre!
Como grandes agricultores usam IA?
Imagine que uma câmera instalada no meio de uma plantação de tomate identifica quantos tomates aparecem na imagem, analisa a cor de cada um e determina o momento ideal para a colheita. Ao mesmo tempo, sensores recebem essas informações e ajustam automaticamente a intensidade da iluminação ou a frequência de irrigação dos tomates. É assim que funciona uma propriedade agrícola inteligente!
Nesse exemplo de Inteligência Artificial na agricultura, o terreno é monitorado com Visão Computacional, enquanto um agente virtual toma decisões com base em dados, sem precisar de intervenção humana. Porém, há diversas outras possibilidades. Conheça alguns casos de uso de IA para solucionar desafios comuns na agricultura:
Controle de pragas
A Inteligência Artificial pode identificar pragas de diferentes formas. Uma possibilidade é comparando imagens da plantação com um banco de imagens de pragas comuns. Mas a IA também pode considerar outras circunstâncias, como o histórico de pragas naquela região ou as condições climáticas.
Assim, é possível identificar e eliminar pragas antecipadamente, o que minimiza os danos e a necessidade de uso de pesticidas.
Monitoramento do solo
O monitoramento contínuo do solo permite cultivar o terreno de forma mais precisa, ou seja, de acordo com a sua necessidade. A análise do solo pode ser feita por IA a partir de sensores instalados na propriedade ou imagens de drones, por exemplo. A inteligência então analisa, a partir de características como umidade, nutrientes, patógenos e outras, quais são as necessidades de cada trecho do terreno.
Com isso, sistemas de irrigação automatizados podem regular a si mesmos. Além de aumentar a produtividade do terreno, isso também contribui para um cultivo mais sustentável, com menos desperdício de água.
Eliminação de ervas daninhas
A Visão Computacional também pode identificar a presença de ervas daninhas, mesmo à distância. A alta precisão das máquinas possibilita o tratamento das daninhas de forma localizada, seja de forma mecânica ou através de herbicidas. Isso reduz as perdas da produção e otimiza a manutenção da propriedade.
Quais são os desafios da IA na agricultura e como enfrentar?
Existem muitas soluções prontas de Inteligência Artificial, mas, antes de implementar essa tecnologia, é importante considerar a realidade de cada negócio.
Coleta de dados no campo
Tecnologias avançadas como essa exigem bancos de dados robustos. Para monitorar uma plantação, por exemplo, a IA precisa ter acesso a informações sobre o tipo de semente, a qualidade do solo, o fornecimento de água, a variação climática, o uso de defensivos, entre outras. Quanto mais precisas elas forem, mais precisos serão também os comandos da IA. Por isso, fornecer dados detalhados, atualizados e bem organizados é essencial, seja em formato de planilha, imagem, texto ou outro.
Alguns serviços de Inteligência Artificial exigem conexão de internet no campo para receber dados em tempo real, o que nem sempre é possível. Mas existem alternativas. Modelos preditivos, por exemplo, analisam dados históricos e fazem amplas projeções para o futuro. É possível prever, inclusive, variações climáticas que podem impactar a plantação.
No caso de modelos de Machine Learning, que precisam ser treinados com um grande volume de dados para obter um bom desempenho, também existem os modelos pré-treinados. Em outras palavras, é possível adaptar tecnologias que já foram desenvolvidas com objetivos semelhantes usando métodos como transfer learning. Esse tipo de solução é, além de tudo, mais econômico.
O mais importante é que a IA se baseie em dados confiáveis.
Maturidade de dados do negócio
Antes de tudo, a empresa precisa estar preparada para uma solução de tecnologia, tanto em termos de infraestrutura quanto de cultura interna. Isso porque a IA precisa se basear em dados confiáveis, ou seja, que passem por processos de coleta, tratamento e análise de qualidade. Além disso, ela precisa fazer parte da rotina do negócio. Afinal, se existe uma Inteligência Artificial que gera insights relevantes para a operação, mas ela não é consultada no processo de tomada de decisão por resistência da equipe, não há mudança real nos resultados.
Por isso, é importante avaliar o nível de maturidade de dados da empresa. Se ainda não existe um processo estruturado de coleta de dados ou os dados são incompletos ou inconsistentes, pode ser o caso de investir em uma solução de Engenharia de Dados. Também é uma oportunidade de desenvolver uma cultura de dados.
Apoio especializado
Havendo maturidade analítica, é preciso compreender melhor cada desafio: qual é o nível de complexidade, quanto tempo e quais recursos estão disponíveis, quais sistemas devem ser integrados, entre outros. Só então, é a hora de começar a desenvolver uma solução.
Uma empresa especializada como a BIX Tecnologia é uma aliada valiosa nesse processo, pois pode mapear as oportunidades, desenvolver soluções personalizadas e prestar suporte contínuo.
Torne sua produção agrícola inteligente
Agora que você já conhece algumas oportunidades de uso da IA na agricultura e já considerou seus maiores desafios, pode avaliar a possibilidade de implementar essa tecnologia no seu negócio. Lembre que existem soluções diversas e o mais importante é que a sua solução faça sentido para você!
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