O futuro do campo chegou no agro: monitoramento, automação e sustentabilidade com a IA.
A Inteligência Artificial IA é um tema que vem ganhando cada vez mais destaque. No Agronegócio, por exemplo, as ferramentas em IA estão em constante expansão e em grande potencial de alavancar a produtividade, desde sistemas de gestão até mesmo na produção agropecuária. De acordo com dados do Agtech Report 2023, a IA no agronegócio deve crescer 300% até 2024.
Com mais de 30 anos de carreira, a primeira mulher a presidir a Embrapa desenvolve estudos relacionados à Inteligência Artificial na agricultura há mais de 20 anos, Silvia Masshurá falou sobre a Inteligência Artificial no Agro.
As tendências em inteligência artificial no agro
Silvia adianta sobre as tendências em soluções digitais, principalmente no apoio de gestão e tomada de decisões, no que diz respeito ao processamento de linguagem natural e visão computacional.
“O monitoramento dos talhões por imagem de satélite ou obtidas em solo, por câmeras, irá se beneficiar de programas de IA que varrem incansavelmente milhões de imagens em busca de elementos de interesse, como plantas, frutos, sintomas de doenças, pragas, falhas de plantio, etc. Já o processamento de linguagem permitirá que questões formuladas por produtores, funcionários e outros agentes que operam no campo sejam processadas e respondidas a partir de bases de conhecimento agronômico, também em linguagem natural”, explica a Presidente da Embrapa.
A inteligência artificial na automação do agro
Ela ainda nos conta que esse formato de Inteligência Artificial tem potencial para aprimorar ferramentas de automação e pode auxiliar a superar desafios do setor, colaborando ainda mais com a sustentabilidade e com pontos importantes da gestão: “por exemplo, para a irrigação inteligente e para a aplicação otimizada de defensivos e outros insumos, proporcionando o uso mais racional dos recursos, reduzindo o impacto sobre o meio ambiente e os alimentos produzidos e, ao mesmo tempo, diminuindo os custos da produção”, diz.
O uso da IA na sustentabilidade do agronegócio
Silvia conta que os modelos e algoritmos desenvolvidos em IA não apenas devem apoiar nesse cenário, mas também devem ajudar a aperfeiçoar o monitoramento e previsão do clima, o que é fundamental para o planejamento da produção. Além disso, esses algoritmos podem contribuir significativamente nas métricas e cálculos do balanço de carbono dos sistemas de produção característicos do Brasil”, explica.
Soluções de IA no agro
A Agrishow 2024 foi palco de uma verdadeira revolução tecnológica e a Inteligência Artificial dominou o evento, com diversas marcas expositoras apresentando soluções inovadoras que prometem auxiliar os produtores rurais a tomar decisões estratégicas com maior eficiência e eficácia.
Um dos destaques desta edição é a Plataforma de Inteligência Artificial AGLIBS, desenvolvida pela Embrapa Instrumentação em parceria com a agfintech Agrorobótica. Essa tecnologia inovadora integra diferentes softwares e sensores avançados, permitindo a digitalização do solo e das atividades agrícolas. A AGLIBS não apenas viabiliza o acesso à agricultura de precisão, mas também permite a comercialização de créditos de carbono no mercado voluntário internacional, promovendo a gestão da fertilidade do solo e a nutrição das plantas de forma sustentável.
Outra inovação apresentada na Agrishow é o Cromai Scan Weed, da Cromai, que identifica e classifica plantas invasoras, enquanto o Cromai Scan Growline corrige falhas de plantio na cana-de-açúcar. O Cromai Sentinel quantifica impurezas vegetais de forma automática, promovendo uma tomada de decisão assertiva e melhorando a eficiência operacional nas atividades agrícolas.
Empresas seguem esta inovação
A Bayer, em colaboração com a Microsoft, apresentou o Agri-Copilot, uma espécie de “ChatGPT do Agro”, que usa IA para responder intuitiva e personalizadamente às perguntas dos produtores rurais, com base em conjuntos de dados agrícolas e ambientais.
Na John Deere, destaca-se o See & Spray™ Select, um sistema de pulverização inteligente que utiliza IA, visão computacional e machine learning para identificar e pulverizar apenas plantas daninhas, economizando até 97% de herbicidas em testes realizados no Brasil.
Fonte: Redação Futurecom Digital
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