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Inteligência artificial no agronegócio: aplicações mais atualizadas no campo

Continuando o assunto sobre os usos de IA no agronegócio, desta vez Juliana Chini nos traz as aplicações mais inovadores que estão ocorrendo neste momento no mundo agro.

Colunista Rural Ventures

Rural Ventures

21 de Junho

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Artigo Inteligência artificial no agronegócio: aplicações mais atualizadas no campo

*Por Juliana Chini**

Na última edição da nossa coluna, apresentamos o conceito e contexto de Inteligência Artificial (I.A.) no agronegócio e dados que demonstram a importância da tecnologia para uma produção mais eficiente e sustentável. Na atual, vamos explorar os principais tipos de aplicações na I.A. Dentro da lavoura, destaca-se:

Monitoramento agropecuário

Sistemas de inteligência artificial podem analisar dados oriundos de sistemas de IoT (Internet of Things, traduzido como Internet das Coisas) - como sensores, câmeras, estações meteorológicas - além de softwares e aplicativos e satélite, que coletam dados das lavouras, animais, maquinários, clima e outros ambientais.

No caso da agricultura, com o processamento destes dados, a I.A. pode identificar uma ocorrência de pragas e doenças, momento ideal para aplicação de defensivos, fertilizantes, irrigação, além de obter mapas de fertilidade, relevo e produtividade.

Na pecuária, é possível identificar a ocorrência ou probabilidade de doenças e problemas de reprodução, estresse, comportamento e peso dos animais. Também já é possível detectar pragas, como carrapatos e vermes, e sistemas automatizados aplicam pesticidas de forma precisa.

Previsão meteorológica

A I.A. facilita a previsão do tempo ao processar rapidamente grandes quantidades de dados atmosféricos, informações de satélites, radares e estações meteorológicas. Os parâmetros incluem temperatura, umidade, velocidade do vento e pressão do ar. Os algoritmos de IA processam estes dados para criar modelos preditivos. Estes modelos analisam padrões históricos e condições atuais para prever eventos climáticos futuros e identificar padrões nos dados que não são fáceis de ver nas equações das previsões tradicionais. E estas descobertas para melhorar a precisão das previsões meteorológicas.

O uso da I.A. para a meteorologia é benéfica para todos os setores, empresas e pessoas. Recentemente, o Bezos Earth Fund, veículo filantrópico do bilionário Jeff Bezos, anunciou US$100 milhões em doações para acelerar soluções baseadas em inteligência artificial com foco no combate às mudanças climáticas e à perda da biodiversidade, por meio da iniciativa “AI for Climate and Nature Grand Challenge”.

No caso da agropecuária, beneficia tanto o manejo no campo, como a prevenção de perdas relacionadas às intempéries climáticas, sendo até mesmo atrelada a seguros e financiamento agrícola, e estimativas de produtividade.

Máquinas autônomas

As máquinas não tripuladas, ou autônomas, são equipadas com sensores avançados, sistemas de GPS e inteligência artificial. Na pecuária, as máquinas autônomas também auxiliam em atividades como ordenha de vacas, alimentação automatizada, limpeza de instalações e até mesmo acondicionamento de produtos lácteos.

Entre os benefícios, além de poderem operar 24h por dia, também realizam as atividades com precisão, otimizando a aplicação de insumos (como defensivos químicos). Assim, podem reduzir os custos, além do impacto ambiental e humano. Por este motivo, o mercado de equipamentos agrícolas autônomos deverá crescer mais de 6% CAGR (taxa de crescimento anual composta) entre 2021 e 2027, e as remessas da indústria devem superar 210 mil unidades até 2027, de acordo com o relatório Global Market Insights.

Seleção genética

O melhoramento genético é um conjunto de técnicas e práticas utilizadas para modificar geneticamente plantas e animais, com o objetivo de aprimorar características desejáveis. A I.A. auxilia na análise de grande quantidade de dados genéticos e identificar as variedades e animais com maior potencial produtivo.E o melhoramento não só eleva o desempenho animal e vegetal, como também aprimora as práticas sustentáveis e aumenta a rentabilidade para os criadores.

Gerenciamento da operação agrícola

A I.A. também é utilizada para monitorar a qualidade dos produtos, prever a demanda, preços de compra de insumos, venda de commodities, otimizar rotas de distribuição e gerenciar estoques de forma eficaz. Também pode ser utilizada para estimativas de safra, importante na obtenção de seguro e crédito agrícola.

Rastreabilidade

A I.A. permite o rastreamento preciso dos produtos desde o campo até o consumidor final, melhorando a transparência e a segurança alimentar. No caso da pecuária, há o desenvolvimento de algoritmos que identificam bovinos individualmente no campo por meio de imagens. A soja também possui bons exemplos de rastreabilidade com uso de I.A. e tecnologia geospacial.

Espero que tenha compreendido melhor as diversas abordagens práticas da I.A. no agronegócio e até a próxima edição!

*Juliana Chini é Economista formada na Esalq-USP e Mestre em gestão internacional pela ESPM, com mais de 14 anos de experiência na área de marketing e inovação em alimentos e agronegócios. É fundadora do Blog da Carne, da Newsletter Sementis, Colunista da Futurecom Digital, Revista HSM Management e Head de Open Innovation na Rural Ventures, onde lidera o Rural Insights. Mulher, sonhadora, trabalha pelo agro mais inovador, inclusivo e sustentável.

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HUB Agro LV - Rural Ventures

A Rural Ventures, em parceria com o Hub Agro do Learning Village, está como colunista especializada no mundo do agronegócio. A startup é formada por empreendedores e investidores, que buscam pessoas e soluções que possuam um propósito simples e claro, construir empresas que irão mudar a forma como o Brasil produz e alimenta o mundo. Dentro de nosso ecossistema atuamos com informação, networking entre empresas, agricultores, inovação e investimento.

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