Inteligência Artificial: Como a tecnologia está transformando o agronegócio

Presente em setores como saúde, varejo, educação e finanças, a Inteligência Artificial (AI) ocupa cada vez mais espaços na nossa sociedade, provocando grandes mudanças nos mercados por onde passa. Não é à toa que hoje o Brasil já conta com mais de 700 startups com aplicações nessa área, segundo estudo da plataforma de inovação Distrito. Agora é a vez do agronegócio. A tecnologia passou a impactar diretamente o campo há poucos anos, mas já causou avanços inimagináveis em termos de eficiência. 

De forma resumida, podemos dizer que a IA é um campo das ciências da computação que busca criar soluções tecnológicas com capacidade para realizar atividades de forma “inteligente”. Isso significa elaborar sistemas e máquinas que podem se assimilar à mente humana, raciocinando, aprendendo e tomando decisões.

Apesar do destaque recente, a tecnologia já vem se desenvolvendo desde 1955, quando o conceito de IA foi utilizado pela primeira vez pelo professor de matemática John McCarthy em uma universidade norte-americana. Nos últimos 65 anos, o tema foi pesquisado por milhares de pessoas, chegando finalmente em aplicações que impactam nosso dia a dia, como no comércio eletrônico, nas buscas da internet e nos streamings de vídeo.

Mas como essa tecnologia se relaciona com a agricultura? De que forma ela vem revolucionando  o campo?

Diagnósticos e previsibilidade

Uma das principais aplicações da Inteligência Artificial no agronegócio acontece na parte de diagnósticos e previsibilidade. 

Com o avanço da mecanização, muitas usinas e fazendas já estão com um grau adiantado de automação do maquinário agrícola. Nesse cenário, foi possível instalar uma série de sensores que passaram a registrar as atividades desses equipamentos segundo a segundo, recolhendo centenas de informações sobre as operações realizadas - desde as mais simples, como velocidade da máquina e nível do combustível, até as mais complexas, como pressão hidráulica e acionamento de implementos.

A tecnologia de IA atua tratando esses dados recebidos na nuvem, projetando cenários, antecipando situações indesejáveis e fazendo recomendações em tempo real. Alguns exemplos de ações comuns são o aviso do momento ideal para realização de uma manutenção no equipamento e a escolha de rotas e movimentos mais eficientes para execução das operações. O objetivo é sempre evitar desperdícios, promover economias e otimizar a produtividade.

Análise de imagens para detecção de problemas

Identificar uma doença ou uma praga em uma planta é algo relativamente fácil para um agrônomo experiente. No entanto, em se tratando de áreas muito extensas, como as plantações de cana-de-açúcar ou de florestas, não existem especialistas suficientes para a identificação manual desses problemas de forma ágil. 

Com o auxílio de drones, a Inteligência Artificial vem mudando esse cenário. Os equipamentos, com capacidade de captura de imagens de altíssima precisão, sobrevoam as grandes culturas diariamente. A tecnologia de IA, por sua vez, permite cruzar as imagens coletadas com imagens de plantas saudáveis ou doentes, analisando as condições de cada planta.

Assim, são emitidos relatórios que identificam possíveis ameaças, plantas daninhas, doenças fúngicas e até mesmo deficiências nutricionais, mostrando exatamente em que pontos da plantação estão os problemas.

Avaliação dos fenômenos climáticos

A tradicional previsão do tempo que nos ajuda a programar o dia a dia é insuficiente para a realidade da agricultura. Para o sucesso da produção, os gestores agrícolas precisam estar atentos a detalhes relacionados a temperatura, incidência solar, chuva, vento e outros fenômenos climáticos.

Nos últimos anos, a precisão dessas medições teve um grande crescimento graças à IA, que consegue analisar dados locais das propriedades em tempo real, produzindo informações mais seguras e confiáveis.

Dessa forma, a tomada de decisões com relação ao período de cultivo, à irrigação e ao uso de fertilizantes e herbicidas, por exemplo, fica muito mais simples e certeira.

Veículos autônomos

Assim como hoje já temos carros capazes de trafegar sem motorista, em breve essa realidade também chegará ao campo. 

Atualmente, existem veículos com piloto automático e protótipos de máquinas com “autodireção” que precisam da IA para não cometer erros ou gerar acidentes. Porém, com o avanço da tecnologia, além da popularização desse tipo de máquina, logo teremos tratores e colhedoras capazes de atuar com recursos ainda mais inovadores.

Essas máquinas poderão, por exemplo, dosar a quantidade ideal de defensivo a ser aplicado em uma área, identificar plantas prontas para a colheita ou que precisam de descarte, e até mudar de rota quando houver alguma interferência externa, como um obstáculo não mapeado. Tudo isso por conta própria, sem nenhuma intervenção humana.

O futuro da IA no agronegócio 

Sem dúvida, o impacto da Inteligência Artificial no campo já é grandioso, mas as expectativas são de que o processo se acelere e traga cada vez mais resultados, transformando todas as etapas das operações agrícolas com as suas inovações.

É claro que ainda existem desafios a serem superados. O principal deles é a  conexão no campo, que, no Brasil, ainda tem um percentual bem baixo quando comparado à realidade dos Estados Unidos e da Europa, por exemplo. 

Além disso, não podemos esquecer da quantidade de incertezas que envolvem o ambiente rural, com imprevistos naturais que ainda fogem do nosso controle. Porém, quanto mais experiência prática as máquinas e sistemas de IA obtiverem, maior será a sua base de dados e a capacidade de aprendizado, o que permitirá um melhor entendimento do campo e das suas necessidades.

Os players nacionais que queiram se manter à frente do mercado agrícola e florestal precisarão estar atentos a essas novidades, investindo em fornecedores de tecnologia e na capacitação de suas equipes. Afinal, o futuro será marcado por um campo cada vez mais digital, tendo a IA como uma das grandes protagonistas da inovação.

Alexandre de Alencar, Diretor de Pesquisa e Desenvolvimento da divisão de Agricultura da Hexagon