Um mundo sem inteligência artificial (IA) é um mundo de processos burocráticos lentos, sem automação e escolhas imprecisas. É um mundo de incertezas e problemas cumulativos. Felizmente, o mundo de hoje evoluiu para remover essas barreiras e incorporar a IA em todas as áreas de especialização possíveis. De fato, a IA no agronegócio já é uma realidade.
Os avanços tecnológicos nesta área proporcionaram maior precisão, menos erros e maior controle sobre a continuidade das operações. Como resultado, as empresas são capazes de aumentar a produtividade e agilizar sua resposta a imprevistos e falhas. Isso é transformação digital!
Quais são os desafios do agronegócio?
O agronegócio é um setor complexo, envolvendo uma série de nuances e desafios. Um dos problemas é conseguir prever as condições meteorológicas naturais para plantio, cultivo e cuidados com o produto. Mesmo que tenhamos poder preditivo, ainda existe um nível de incerteza que torna esses processos inseguros.
A presença de pragas no plantio é outro grande obstáculo a ser superado. Este é um fenômeno que a administração não consegue prever com 100% de precisão e, em muitos casos, não consegue combatê-lo. O desperdício de água e recursos é outro desafio.
Também podemos citar o impacto ambiental dessas ações. É isso que gera certa resistência às atividades do agronegócio em todos os setores da sociedade. Portanto, são necessárias estratégias mais sustentáveis para proteger o meio ambiente.
Controlar plantações maiores é um problema. Quanto maior a escala, mais difícil é buscar a excelência. A logística torna-se outro processo desafiador.
É nessas questões que a tecnologia entra em cena, proporcionando conforto e segurança aos líderes. Com o suporte das inovações atuais, você pode criar mais valor de TI. No entanto, existem desafios de infraestrutura, nomeadamente estabilidade e conectividade em áreas mais remotas – um fator que os investimentos em tecnologia também devem abordar.
Como a inteligência artificial está mudando o agronegócio?
A IA não é uma tecnologia nova. É um conceito que vem roubando os holofotes há décadas. Esse conceito vem experimentando recentemente um novo patamar devido à convergência com outras tecnologias, como a Internet das Coisas (IoT) e a computação em nuvem. Devido a esse poder, existem aplicações em diversos campos, como o agronegócio.
A inteligência artificial processa dados. Após receber grandes quantidades de dados semiestruturados ou não estruturados, o sistema é capaz de identificar padrões e tendências nessas informações. Ele é capaz de realizar vários cálculos para entender as relações entre os dados e, então, prever novos insights com base nas tendências ou previsões indicadas.
No conceito de inteligência artificial no agronegócio, temos várias nuances, como machine learning e deep learning.
O aprendizado de máquina é aprendizado e treinamento orientados a dados usando grandes quantidades de dados (big data). O aprendizado profundo corresponde a um tipo avançado de aprendizado de máquina que abstrai algumas partes da análise de dados e produz resultados mais precisos.
O aprendizado em algoritmos de IA pode ser supervisionado – quando há entradas e saídas respectivas, e o sistema precisa aprender a relação entre entrada e saída – e não supervisionado – quando o sistema deve apenas entender a estrutura dos dados.
Veja abaixo algumas aplicações da IA no agronegócio.
Detecção de problemas em imagem
Um subcampo da inteligência artificial é chamado de visão computacional. Concentra-se em reconhecer imagens e fazer inferências com base no que se sabe sobre elas. No campo do agronegócio, os sistemas podem ser usados para analisar fotografias de áreas agrícolas em busca de doenças, pragas ou problemas relacionados a fatores externos.
Isso permite um monitoramento aprimorado por meio de sensores sem fio. Nesse caso, a IA trabalha em conjunto com a IoT, recebendo dados gerados pela IoT e interpretando-os em tempo real.
Previsão meteorológica
Com novas ferramentas inteligentes, torna-se viável estudar temperatura, precipitação, ocorrência de fenômenos climáticos e muito mais para determinar a incidência de chuvas. Essa previsibilidade contribui para a precisão dos cuidados de plantio para evitar decisões erradas.
Manutenção preditiva
Uma manutenção preditiva mais inteligente é possível com o suporte do monitoramento do sensor. Antes mesmo de o sistema apresentar algum problema, o reparo pode ser realizado para evitar falhas e crises na operação. Essa visibilidade e capacidade de antecipar problemas se traduz em economia de custos e permite a continuidade do processo, o que impacta diretamente na produtividade.
Veículos Autônomos
Outra novidade muito interessante é a presença de carros autônomos. Este aplicativo economiza custos de mão de obra e evita problemas com tratores, colheitadeiras e qualquer tipo de dispositivo móvel. Há mais controle sobre a condição do veículo, com gerenciamento de combustível e aspectos internos. A agilidade de uso também melhora, pois fatores como distração e fadiga são eliminados.
Mapeamento das propriedades
Em geral, é possível realizar um mapeamento completo dos imóveis para gerar maior visibilidade e evitar imprevistos. A gestão pode identificar regiões que precisam de irrigação, áreas desmatadas e outros grandes problemas. O mapeamento permite um estudo completo com IA para sugerir ideias.
Otimização das áreas
Com a inteligência artificial, a tomada de decisão fica mais fácil porque é baseada em dados sólidos. Por exemplo, é possível saber quais áreas são mais adequadas para determinadas plantações e para o cultivo de determinados alimentos.
Previsão de demanda e de preço
Outro ponto é a capacidade de prever demanda e preços. Com essa facilidade, a empresa pode saber quando a demanda por determinados produtos está mais alta e como precificar seus itens cultivados de acordo com essa demanda. As previsões de preços são baseadas em vários fatores, incluindo preços variáveis coletados no mercado.
Como vimos, as aplicações da inteligência artificial no agronegócio são extremamente benéficas. Com as inovações de IA, as empresas se tornam mais produtivas, ágeis, eficientes e lucrativas.
É sempre bom procurar o apoio de um parceiro no mercado como B. Engineering, empresa especializada em inovação que ajuda seus clientes a adaptar tecnologias como IA e IoT para obter melhores resultados.
