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Um mundo sem Inteligência Artificial (IA) é um mundo com processos lentos, burocráticos, sem automação e sem precisão nas escolhas. É um mundo de incertezas e de problemas acumulados. Felizmente, o mundo atual evoluiu para eliminar esses obstáculos e incorporar a IA em todos os segmentos profissionais possíveis. Inclusive, a Inteligência Artificial no agronegócio já é uma realidade.
A evolução das tecnologias nesse setor proporciona mais precisão, menos erros e um controle maior da continuidade das operações. Assim, as companhias são capazes de aumentar a produtividade e agilizar a resposta a imprevistos e falhas. Essa é a transformação digital! Quer saber mais? Continue a leitura deste artigo!
Quais são os desafios enfrentados pelo setor do agronegócio?
O agronegócio é um setor complexo, que envolve uma série de nuances e desafios. Uma das questões é conseguir prever as condições naturais, meteorológicas, para plantio, cultivo e o cuidado com as produções. Mesmo que tenhamos uma capacidade de previsão, ainda há um grau de incerteza que torna os processos inseguros.
A presença de pragas no plantio constitui outro grande obstáculo a ser superado. Trata-se de um fenômeno que a gestão não consegue prever com 100% de acurácia e, em muitos casos, não é capaz de combater. O desperdício no consumo de água e dos recursos é outro desafio.
Podemos citar, também, o próprio impacto ambiental das ações. Isso é o que motiva uma certa resistência de setores da sociedade com relação à atividade do agronegócio. Assim, criou-se uma demanda por estratégias sustentáveis, que protegessem mais o meio ambiente.
Ter controle das plantações em uma escala maior é um problema. Quanto maior é a escala, mais difícil é fazer essa gestão com excelência. A logística desponta como outro processo desafiador.
A tecnologia atua justamente nessas questões, para oferecer conforto e segurança aos líderes. Com o apoio das inovações atuais, é possível gerar mais valor a partir da TI. Contudo, existe um desafio infraestrutural, referente à estabilidade e à conexão em locais mais remotos — o investimento em tecnologia também deve abarcar esse fator.
Como a Inteligência Artificial está transformando o agronegócio?
A IA não é uma tecnologia nova. Trata-se de um conceito que vem roubando a cena há décadas. O conceito vive um novo auge ultimamente, por conta da confluência com outras tecnologias, como a Internet das Coisas (IoT) e a computação em nuvem. Devido a esse poder, existem aplicações em setores diversos, como o agronegócio.
A Inteligência Artificial funciona com base em dados. Ao receber uma grande massa de dados semiestruturados ou não estruturados, o sistema é capaz de identificar padrões e tendências nessas informações. Ele é capaz de realizar cálculos diversos para entender como os dados se relacionam, podendo, então, prever um novo insight, que esteja de acordo com uma tendência ou uma projeção indicada.
Dentro do conceito de Inteligência Artificial no agronegócio, temos nuances diversas, como Machine Learning e Deep Learning.
Machine Learning é o aprendizado com base em dados e em treinamento com grandes massas de dados — o Big Data. Deep Learning corresponde a um tipo de Machine Learning avançado, que abstrai certas partes da análise de dados e gera resultados ainda 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 entradas e saídas — e não supervisionado — quando o sistema deve apenas entender como os dados estão estruturados.
Veja, a seguir, algumas aplicações de Inteligência Artificial no agronegócio.
Detecção de problemas em imagem
Existe uma subárea da IA chamada de visão computacional. Seu foco é reconhecer imagens e realizar inferências com base no que é aprendido acerca delas. No setor do agronegócio, é possível usar sistemas para a análise de fotos de regiões da lavoura, em busca de doenças, pragas ou problemas relacionados com elementos estranhos.
Isso pode reforçar o monitoramento por meio de sensores sem fio. Nesse caso, a IA atua em conjunto com a Internet das Coisas, recebendo os dados gerados pela IoT e interpretando-os em tempo real.
Previsão meteorológica
Com as novas ferramentas inteligentes, torna-se viável estudar aspectos de temperatura, precipitação, ocorrência de fenômenos climáticos e outros para determinar a incidência de chuvas. Essa previsibilidade contribui com a precisão no cuidado com o plantio, para evitar decisões equivocadas.
Manutenção preditiva
Com o apoio do monitoramento dos sensores, é possível realizar manutenções mais inteligentes e preditivas. Antes mesmo dos equipamentos apresentarem algum problema, o reparo pode ser feito, para evitar paradas e crises nas operações. Essa transparência e capacidade de antever problemas gera uma redução de custos e possibilita a continuidade dos processos — o que tem impacto direto na produtividade.
Veículos autônomos
Outra inovação muito interessante é a presença dos carros autônomos. Essa aplicação economiza custos com pessoal e evita problemas com tratores, colhedoras e quaisquer tipos de equipamentos móveis. Há mais controle das condições dos veículos, com a gestão de combustível e de aspectos internos. Há melhorias na agilidade no uso também, uma vez que são eliminados fatores como distração e cansaço.
Mapeamento das propriedades
No geral, é possível realizar um mapeamento completo das propriedades para gerar mais visibilidade e evitar imprevistos. A gestão consegue identificar regiões que precisam de irrigação, áreas desmatadas e outras questões importantes. O mapeamento permite o estudo completo com a IA para a sugestão de insights.
Otimização das áreas
Com a Inteligência Artificial, o processo de tomada de decisão se torna mais fácil, pois é feito com base em dados sólidos. É possível, por exemplo, saber quais áreas são mais adequadas para determinados plantios 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 consegue saber quando a demanda está mais alta por certos produtos e como pode precificar seus itens cultivados de acordo com essa demanda. As projeções de precificação tomam como base diversos fatores, inclusive os preços diversos cobrados no mercado.
Como vimos, as aplicações da Inteligência Artificial no agronegócio são extremamente benéficas. Com as inovações da IA, as empresas se tornam mais produtivas, ágeis, eficientes e econômicas.
É sempre bom buscar o apoio de uma parceira no mercado, como a Engineering, que é uma empresa especialista em inovação e auxilia seus clientes com a adaptação de tecnologias como AI e IoT para gerar melhores resultados.
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