Cientistas quantificam resultados de aprendizado de máquina e inteligência artificial

A automação de veículos todo-terreno (ATVs) por meio da integração de tecnologias avançadas, como aprendizado de máquina (ML) e visão de inteligência artificial (IA), tem transformado significativamente a agricultura de precisão. Esse avanço tecnológico pode mudar a maneira como as operações agrícolas são conduzidas, promovendo maior eficiência e sustentabilidade.

A partir de uma análise bibliométrica e estudos de caso reais, os cientistas Mrutyunjay Padhiary, Debapam Saha, Raushan Kumar, Laxmi Narayan Sethi e Avinash Kumar publicaram artigo sobre o tema.

Conforme seu estudo, os métodos de aprendizado de máquina têm influenciado diversos aspectos das atividades agrícolas, desde o plantio até a colheita, passando por pulverização, capina e monitoramento de culturas. Sistemas de visão de IA estão sendo pesquisados por sua capacidade de melhorar a tomada de decisões precisas e rápidas na automação agrícola impulsionada por ATVs.

A integração de ML e IA em veículos todo-terreno está revolucionando diversas tarefas e processos agrícolas. Estudo de casos em áreas como semeadura precisa, identificação de ervas daninhas, monitoramento da saúde das culturas e sistemas de suporte à decisão destacam os benefícios tangíveis dessa tecnologia. A aplicação da IA na agricultura de precisão mostrou um aumento significativo na eficiência operacional, redução dos custos de mão-de-obra e um notável crescimento nos rendimentos das culturas.

Os avanços em irrigação e fertilização baseados em dados em tempo real contribuíram para um aumento de 20-25% na eficiência, um incremento de 15-20% nos rendimentos e uma redução de 25-30% nos custos operacionais. Sistemas de suporte à decisão impulsionados por IA reduziram significativamente as perdas de culturas devido a doenças e condições climáticas, resultando em uma diminuição de 20-25% nas taxas de perda.

O estudo completo pode ser lido em doi.org/10.1016/j.atech.2024.100483