Do cultivo à colheita: agricultura ganha eficiência com inteligência artificial

Do cultivo à colheita: agricultura ganha eficiência com inteligência artificial

As aplicações de Machine Learning criam novas oportunidades de automatização e otimização de recursos também na área agrícola. Com a estruturação de big data, uso de drones e sensores na produção, além do desenvolvimento de algoritmos de alta precisão, a Inteligência Artificial tem, literalmente, um campo cheio de oportunidades para explorar.

Em um país cuja economia ainda é muito baseada na produção de commodities, como soja, cana-de-açúcar e café, trazer mais inteligência para esse segmento provoca impacto direto no mercado brasileiro. Descubra abaixo como sistemas inteligentes podem colaborar com o produtor brasileiro.

Tudo começa na terra
Uma boa colheita tem início já na preparação da terra. Controles de nutrientes, umidade do ar e temperatura são essenciais para determinar as colheitas corretas para determinado tipo de solo. Além disso, gerir os recursos hídricos também é parte importante desse processo. Daí a necessidade de ter esses dados e criar automações na fazenda capazes de gerir os volumes corretos de água, a quantidade exata de nutrientes e, em caso de alterações de tempo e temperatura, com o uso de sensores, readaptar essas quantidades para que as plantações não sejam comprometidas.

Evolução do cultivo
Ainda que o solo esteja bem preparado, o cultivo pode ainda ser comprometido por ervas daninhas, pragas ou pelo próprio manejo. Nesses casos, a aplicação de visão computacional, através de drones inteligentes, é capaz de identificar áreas comprometidas da fazenda, indicando-as para os produtores para tomada de decisão em cima disso.

Previsibilidade da colheita
Todas as fases que compõem o desenvolvimento de culturas são capazes de gerar uma série de insumos e dados para o produtor. Com o uso de modelos preditivos de alta precisão, essas informações são fonte importante para conseguir estimar a colheita do ano, com base na série histórica, impacto de ocorrências adversas ao longo da produção, entre outros.

Machine Learning e Visão computacional são duas das técnicas mais claramente exploradas nos exemplos que descrevemos há pouco. Ainda que essas sejam aplicações direcionadas, o futuro da adoção de sistemas inteligentes e criar hubs integrados em que dados, modelos e robôs atuem orquestradamente e conjuntamente em todo o processo, visto que a adoção desses mecanismos de gestão e controle começa a gerar indicadores sobre o trabalho feito nas fazendas produtoras. Essas informações tornam esse processo mais inteligente à medida em que esses dados são estruturados e comparados, sendo capazes de gerar uma inteligência que pode, inclusive, ser um diferencial competitivo para o produtor, dando mais embasamento para sua tomada de decisão e sabendo as implicações de determinadas escolhas na produção.

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