Em mais uma coluna da “Série” sobre a utilização de IA (Inteligência Artificial), em diversos setores da economia e da atividade humana, hoje escrevo sobre o “uso de IA no Agronegócio”.

A IA tem se consolidado como uma ferramenta essencial para a modernização e crescimento do agronegócio, proporcionando maior eficiência, produtividade e sustentabilidade. Representando uma “revolução” para o setor agropecuário, possibilitando um novo patamar de inovação e competitividade.

Seu uso estratégico será essencial para enfrentar os desafios da produção de alimentos neste Século XXI. A aplicação de IA no setor envolve diversas tecnologias, como aprendizado de máquina, visão computacional, análise preditiva e automação, impactando desde o plantio até a comercialização dos produtos agropecuários.

Ao longo do texto, vou mencionar algumas das aplicações de IA, onde o Agronegócio está sendo beneficiado.

Na chamada “Agricultura de Precisão”, a IA é utilizada para coletar e analisar dados em tempo real, permitindo tomadas de decisão mais assertivas. Sensores de IoT (Internet of Things – “Internet das Coisas”), drones e imagens de satélite, capturam/coletam informações sobre o solo, umidade, temperatura e desenvolvimento das plantas, criando um grande banco de dados para que posteriormente, algoritmos de aprendizado de máquina processem esses dados e gerem relatórios, com sugestões de como otimizar o uso de insumos, reduzir desperdícios e aumentar a produtividade da lavoura.

Uso de IA no Agronegócio (II)

Outro uso de IA é no “Monitoramento de Culturas e Detecção de Pragas”. A Visão Computacional e Redes Neurais Convolucionais (Convolutional Neural Network ou CNNs – um subconjunto do aprendizado de máquina, utilizado com mais frequência para realização de tarefas especificas) vem sendo amplamente empregadas para identificar pragas, doenças e deficiências nutricionais nas plantações.

Câmeras acopladas a drones e/ou sistemas robóticos terrestres, capturam imagens de alta resolução e em seguida, modelos de IA analisam os padrões visuais para detectar anomalias. Isso permite ações preventivas e por exemplo, reduz a necessidade de defensivos agrícolas.

Outra aplicação cada vez mais comum de IA, é na “Gestão Inteligente da Irrigação”. Sistemas com IA analisam dados climáticos, umidade do solo e previsão do tempo para recomendar e/ou automatizar, a irrigação em dias específicos. Isso reduz o desperdício de água e evita o estresse hídrico nas plantas, promovendo uma utilização mais eficiente dos recursos hídricos.

A IA é utilizada também, para “Previsão de Safras e Otimização Logística”. Modelos de IA utilizam séries temporais e análises preditivas, para estimar a produtividade das colheitas.

Esses modelos consideram fatores como: dados históricos de safras, condições climáticas passadas (para “ajudar” na previsão das condições meteorológicas futuras) e variações de mercado.

Essas “previsões” ajudam os produtores a planejar o plantio e a colheita, minimizando riscos associados a eventos climáticos extremos, como secas e tempestades e por conseguinte, avaliar o impacto no mercado consumidor. Além disso, “algoritmos de otimização” são empregados na logística de distribuição, minimizando custos de transporte e armazenamento.

Uso de IA no Agronegócio (III)

A IA tem sido fundamental, na “Automação de Máquinas Agrícolas”. A automação, impulsionada por IA e robótica, disponibiliza hoje tratores autônomos e colheitadeiras inteligentes, que operam com base em dados de sensores e GPS (sigla em inglês para “Sistema de Posicionamento Global”), otimizando o plantio e a colheita com precisão milimétrica. Isso reduz a dependência de mão de obra e melhora a eficiência operacional.

Outra aplicação de IA no Agronegócio é na integração de Blockchain (bases de registros e dados distribuídos e compartilhados, numa definição simplista) com IA, que permite maior transparência na cadeia produtiva. Sensores coletam dados sobre as condições de transporte e armazenamento, garantindo a rastreabilidade dos produtos agropecuários, desde a produção até o consumidor final.

Essa tecnologia é crucial para garantir conformidade com normas regulatórias e aumentar a confiança do mercado.

Especificamente no setor Pecuário, a IA auxilia no monitoramento do bem-estar animal por meio de sensores e câmeras instaladas nas fazendas.

Esses dispositivos conseguem identificar sinais precoces de doenças (alertando os Veterinários, antes mesmo que os sintomas sejam visíveis, reduzindo a necessidade de medicamentos e/ou tratamentos caros), mudanças no padrão alimentar e até mesmo sinais de estresse, permitindo medidas preventivas antes que os problemas se agravem.

Além disso, a IA pode ajudar a otimizar a nutrição dos animais, garantindo dietas balanceadas com base nas necessidades individuais de cada animal, trazendo maior eficiência, produtividade e sustentabilidade.

A IA permite ainda, um melhor gerenciamento das pastagens, identificando as áreas mais adequadas para a alimentação do gado e prevenindo o “superpastejo” (taxa de lotação maior de animais, do que a capacidade de suporte da pastagem).

Sistemas de IA podem também, analisar dados hormonais e de comportamento dos animais para prever com maior precisão os períodos férteis, aumentando as taxas de reprodução e melhorando a genética do rebanho.

Desta forma, o uso da IA tem revolucionado a maneira como os produtores gerenciam seus rebanhos, otimizam a produção e melhoram a saúde animal, fazendo uma verdadeira “Gestão Pecuária Inteligente”.

Uso de IA no Agronegócio (IV)

Para finalizar, podemos listar alguns benefícios diretos, do uso de sistemas de/com IA no Agronegócio. “Aumento da Produtividade”: a otimização dos processos agrícolas e pecuários, com decisões baseadas em dados, permite maior rendimento (produtividade) das fazendas; “Redução de Custos”: otimização no uso de insumos, como fertilizantes e defensivos agrícolas; “Sustentabilidade”: redução do impacto ambiental por meio do uso racional de água e insumos, possibilita uma agricultura mais sustentável; “Mitigação de Riscos”: previsões climáticas e análise de dados passados, minimizam perdas e melhoram o planejamento; e “Eficiência Operacional”: automação e monitoramento inteligente, diminuem desperdícios e minimizam a necessidade de intervenção humana.

Apesar desses benefícios, a adoção da IA no Agronegócio enfrenta desafios como o alto custo (ainda) inicial de implantação, a necessidade de infraestrutura tecnológica especifica e a capacitação dos produtores rurais na operação dos sistemas. Além disso, a “conectividade a Internet” em áreas remotas, ainda é um obstáculo para a coleta e processamento de dados em tempo real.

No futuro (breve), a IA terá mais avanços com “uso disseminado” de Redes Neurais, Computação Quântica e integração com novas e avançadas, tecnologias de Sensores e de Biotecnologia.

Essa “convergência tecnológica” (já em andamento) vai tornar o agronegócio cada vez mais digital, inteligente, eficiente e sustentável. Tudo leva a crer que a tecnologia de IA, está assumindo um importante e imprescindível papel na produção de alimentos em nível global.