As aplicações da inteligência artificial na agricultura

A inteligência artificial na agricultura é uma forte aliada para uma produção sustentável, mais rápida e lucrativa. Tecnologias inovadoras conseguem entregar resultados mais expressivos de cultivo e colheita, utilizando a mesma quantidade de terra. 

Mas quais são, de fato, as aplicações da inteligência artificial para atingir esse objetivo? Como organizar usar menos máquinas e diminuir o consumo de combustível? Como evitar desperdícios ao utilizar insumos? Confira a seguir as formas de tornar isso realidade.

Quais são as aplicações da inteligência artificial na agricultura?

A cultura de dados é uma realidade de praticamente todo segmento de atuação. No entanto, processar dados dentro da lavoura é algo complexo demais para ser feito sem a ajuda de um sistema eficiente.

Por meio de redes instaladas no campo, é possível monitorar, em tempo real, desde operações mecanizadas até a quantidade de chuva que atinge cada setor. Também é possível fazer a rastreabilidade da produção de forma automatizada. Confira a seguir os pontos que mais sentem o impacto positivo da tecnologia na agricultura.

Monitoramento da lavoura

Uma dos maiores trunfos da agricultura digital é a possibilidade de fazer uma vistoria das plantações, baseando-se em imagens captadas por drones e em dados de sensores espalhados pela lavoura. O sistema consegue avaliar com precisão as a presença de pragas.

As armadilhas automáticas consistem em um aplicativo. Seus sensores ajudam o produtor a saber quando é necessária a aplicação de um defensivo agrícola. Esse combate precisa ser feito no momento certo e em locais específicos, controlando as pragas sem um gasto alto e com menor impacto no meio ambiente.

Outros tipos de ameaças também podem ser verificados. A técnica do machine learning consegue cruzar informações e padrões, identificando, por exemplo, que uma parte da lavoura demonstra uma baixa quantidade de nutrientes no solo ou ausência de água. Tudo bem antes que isso possa ser notado a olho nu.

Previsão meteorológica

Em vez de contar somente com as previsões do tempo para a região em que trabalham, agricultores já têm acesso à predições de temperatura, vento, incidência solar e chuva. O sistema se baseia em dados locais das propriedades. Essa precisão das informações gera mais confiabilidade e dá mais segurança ao produtor.

Fica bem mais fácil saber exatamente em qual parte da lavoura é necessário reforçar a irrigação ou o uso de fertilizantes — um tipo de técnica que é comum na agricultura de precisão.

Veículos autônomos

Quando falamos de máquinas agrícolas, já existem protótipos de tratores telemáticos, ou seja, que possuem autodireção. Mas IA inteligência artificial vai levar essa automação para outro patamar.

Esses veículos terão a capacidade de decidir interromperem suas atividades em caso de chuva muito forte, por exemplo, mudando de rota e se encaminhando para um local mais apropriado. O processo é acompanhado de forma remota pelo produtor e seus colaboradores através do smartphone.

Com a capacidade de apontar ameaças a partir de padrões analisados em um banco de dados gigantesco, um veículo terrestre não-tripulado também é capaz de dosar com precisão a quantidade de defensivo em uma lavoura, sem nenhuma interferência humana direta.

Na mesma linha, colhedoras inteligentes de culturas perenes, como café ou laranja, podem transitar pela plantação e identificar os frutos maduros, descartando também aqueles que já apodreceram ou apresentam algum tipo de irregularidade.

Tendências e desafios da inteligência artificial na agricultura

A inteligência artificial vem se desenvolvendo desde 1955, quando o professor de matemática John McCarthy, da Darthmouth College, apresentou seu conceito na universidade estadunidense. Nos últimos vinte anos, porém, seu crescimento foi exponencial e a expectativa é que esse processo acelere cada vez mais. 

Para estabelecer um diálogo franco com o ambiente rural, a inteligência artificial ainda tem que enfrentar alguns desafios pelo caminho. O obstáculo principal é a quantidade de variáveis que envolvem o campo. Os imprevistos que a natureza proporciona ainda estão fora do controle humano.

Além de exigir uma capacidade computacional gigante para calcular probabilidades, as incertezas da agricultura serão melhor controladas quando as máquinas obtiverem mais experiência prática, construindo bases de dados confiáveis, aprimorando suas técnicas de aprendizado.

É importante frisar que a  agricultura 4.0 não é um assunto para o futuro. Além das aplicações que já existem hoje, a inteligência artificial se renova a cada dia e pode trazer inúmeros benefícios para a agricultura, como os que citamos ao longo deste conteúdo.

Inteligência artificial na agricultura com a TOTVS

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A Carol está pronta para utilizar diversas estratégias para aplicar inteligência artificial sobre seus dados. Machine learning, redes neurais e algoritmos genéticos podem trabalhar para você para gerar previsões, análises avançadas, e te colocar sempre à frente e dar uma melhor visão das decisões para sua colheita.

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