João Batista Medeiros Silva
Mestre e doutorando em Agronomia – Universidade Federal da Paraíba (UFPB-CCA)
dnhomedeiros26@gmail.com
AdjairJosé da Silva
Engenheiro agrônomo, mestre e doutorando em Agronomia – Universidade Federal da Paraíba (UFPB-CCA)
adjair.engagronomo@gmail.com
A inteligência artificial (IA) desempenha papel de destaque no setor agrícola, contribuindo para o aumento da produtividade das lavouras de diversas maneiras.
- Agricultura de precisão: o uso de satélites, drones e sensores em campo permitem a coleta de dados em tempo real sobre as condições climáticas, qualidade do solo, além da saúde das plantas.
- Monitoramento da saúde das plantas: sistemas de visão computacional baseados na IA analisam imagens para identificar os sintomas de doenças, ataques de pragas e deficiências nutricionais nas plantas.
- Otimização de cultivos: com base em dados do histórico local das áreas de cultivo, condições climáticas e características do solo, estes algoritmos podem recomendar as melhores condições e épocas de plantio, colheita e aplicação de insumos.
- Automação de máquinas agrícolas: os tratores, as colheitadeiras, entre outros equipamentos agrícolas, estão sendo equipados com tecnologia autônoma, permitindo a execução de tarefas sem a intervenção humana.
- Gestão de irrigação: os dispositivos de sensoriamento, inseridos no solo, monitoram a umidade do solo, a evapotranspiração e as condições climáticas, ajustando de forma automática os sistemas de irrigação otimizando o uso da água.
- Análise de dados em tempo real: as ferramentas de análises de dados em tempo real, alimentadas por IA, permitem que os agricultores tomem decisões informadas sobre a gestão da fazenda.
Vantagens para o produtor rural
A inteligência artificial oferece uma série de benefícios significativos aos produtores rurais, contribuindo para a modernização e melhoria da eficiência nas operações agrícolas, tais como: aumento da produtividade, redução de custos, melhoria na qualidade dos cultivos, tomada de decisões informadas, gestão eficiente da irrigação, automação de tarefas repetitivas, sustentabilidade ambiental, gestão remota da fazenda, acesso a inovações tecnológicas.
Também contribui de forma crucial para a redução do uso de fertilizantes e defensivos agrícolas, promovendo a adoção de práticas agrícolas sustentáveis e eficientes. Os sistemas de sensoriamento remoto e drones são equipados com sensores ópticos e térmicos, permitindo o monitoramento preciso das condições das plantas e do solo.
A IA também contribui para a implementação de estratégias de manejo integrado de pragas, que envolvem o uso equilibrado dos métodos biológicos, físicos e químicos, com base nos resultados das aplicações anteriores, possibilitando tomadas de decisão de forma rápida.
As ferramentas de inteligência artificial, utilizadas para o monitoramento em tempo real das lavouras, dependem da combinação de tecnologias avançadas, tais como sensoriamento remoto, sensores de solo, drones, câmeras e algoritmos de aprendizado de máquina.
Como funcionam?
No sensoriamento remoto, satélites são equipados com sensores ópticos e térmicos que capturam imagens da superfície da Terra em intervalos regulares. Os drones são veículos aéreos não tripulados (VANTs) que sobrevoam as áreas de cultivo e capturam imagens em alta resolução.
Os sensores instalados no solo e os dispositivos de monitoramentos climáticos coletam dados em tempo real sobre a umidade do solo, temperatura, umidade relativa do ar, dentre outras variáveis.
Câmeras de alta resolução instaladas em drones e torres de monitoramento capturam imagens das lavouras e analisam os dados em tempo real. Redes e sensores IoT são distribuídos nas lavouras, coletam dados e os enviam para uma plataforma central.
As plataformas específicas de gerenciamento de dados agrícolas se integram em tempo real, processando dados provenientes de diferentes fontes.
Decisões agronômicas
Com o auxílio da inteligência artificial, várias decisões agronômicas podem ser tomadas buscando melhorar a eficiência e a sustentabilidade das lavouras. A aplicação de defensivos agrícolas em sistema de visão computacional pode analisar imagens em tempo real das plantas, para identificar possíveis sinais de pragas e doenças.
As análises preditivas são modelos de IA que preveem a probabilidade de ocorrência de pragas e doenças com base em dados históricos, condições climáticas atuais e previsões futuras.
Sistemas de sensoriamento remoto, drones e sensores de solo conectados à IA ajudam a monitorar em tempo real a umidade do solo. Nas previsões climáticas, os algoritmos disponibilizam os dados meteorológicos para prever padrões climáticos e ajustar automaticamente os programas de irrigação com antecedência.
No manejo dos solos, ela ajuda na compreensão dos dados sobre composição, identificação dos nutrientes específicos e suas concentrações. O crescimento das plantas é alimentado por IA nas diferentes culturas, respondendo às diferentes condições do solo.
Para a programação de plantio e colheita, os dados climáticos de safras anteriores são analisados para otimizar o calendário de plantio e colheita.
Versatilidade
A visão computacional pode ser usada para monitorar a maturação das plantas, seleção e rotação de culturas. A otimização da rotação de culturas sugere padrões eficientes, considerando a recuperação do solo, controle de pragas e melhorias na eficiência do uso de nutrientes.
O potencial futuro da inteligência artificial (IA) na agricultura é vasto e pode impactar significativamente o setor de diversas maneiras.
O aprimoramento contínuo de algoritmos de IA permitirá uma análise mais sofisticada de dados agronômicos. A integração de tecnologias emergentes e a combinação de IA com outras tecnologias emergentes, como a internet das coisas (IoT), blockchain e aprendizado de máquinas são uma tendência.
A robótica agrícola avançada é crucial para o desenvolvimento de sistemas robóticos mais avançados para tarefas agrícolas, como colheita, poda e plantio. A aplicação de técnicas de aprendizado de máquina na genômica agrícola pode acelerar a criação de variedades de plantas resistentes a doenças.
Resolução de problemas
A computação quântica pode proporcionar avanços significativos na resolução de problemas complexos em modelagem agronômica. Sistemas de IA mais avançados permitirão a personalização das práticas agrícolas com base em características específicas de cada fazenda.
Ela também desempenhará um papel fundamental no avanço de técnicas de agricultura de ambiente controlado, como estufas e fazendas verticais, e soluções integradas de cadeia e suprimentos.
A IA pode aprimorar a gestão da cadeia de suprimentos agrícolas, desde a produção até a distribuição. Isso inclui otimização de rotas. Na sustentabilidade e agricultura regenerativa, ela pode impulsionar iniciativas de agricultura regenerativa, fornecendo insights para práticas agrícolas que promovam a saúde do solo.
Soluções de assistência ao produtor, os assistentes virtuais e interfaces de conversação baseadas em IA podem oferecer suporte aos produtores na tomada de decisões.
Benefícios da inteligência artificial
- Modernização e melhoria da eficiência nas operações agrícolas
- Aumento da produtividade e qualidade
- Redução de custos
- Tomada de decisões rápidas e assertivas
- Gestão eficiente da irrigação
- Automação de tarefas repetitivas
- Sustentabilidade ambiental e
- Gestão remota da fazenda