Inteligência artificial na agricultura: o que é e quais novidades esperar?

A tecnologia está avançando a passos largos no campo. E além de novas máquinas, drones e equipamentos para agricultura de precisão, outra novidade revolucionária que já é utilizada nas lavouras está se tornando cada vez mais relevante: a Inteligência Artificial na agricultura.

Esse tema é um conceito amplo com diversas ramificações, desde o estudo de veículos autônomos, que já rodam no ambiente rural há alguns anos, até o chamado aprendizado da máquina, que é a capacidade do computador de perceber o ambiente ao seu redor, identificar padrões e aprender com seus erros para maximizar suas chances de sucesso em uma tarefa.

Neste artigo, vamos explicar melhor como a inteligência artificial já é aplicada na agricultura e quais são as tendências para os próximos anos. Confira!

O que é Inteligência Artificial na agricultura? 

Como já podemos deduzir, a Inteligência Artificial (IA) refere-se à habilidade de sistemas computacionais de coletar informações, organizá-las, analisar dados e até mesmo propor soluções e realizar tarefas automaticamente.

No dia a dia, ela já está imersa em nossas vidas, desde dispositivos domésticos inteligentes até as funcionalidades acessíveis diretamente em nossos celulares, tornando-se uma tecnologia integrada à rotina urbana.

Na agricultura, teve início com o uso do GPS, que marcou a sua integração no setor. 

Inicialmente empregado para a demarcação de áreas, o GPS passou a desempenhar um papel central na agricultura de precisão e no funcionamento de sistemas de piloto automático em tratores e máquinas agrícolas.

Essa tecnologia permite não apenas a navegação e a medição de áreas, mas a determinação de coordenadas, o armazenamento de informações e a tomada de decisões automatizadas.

Quais os impactos da IA na agricultura? 

Planejamento agrícola

A IA analisa dados meteorológicos, condições do solo e saúde das plantas, para uma tomada de decisão mais acertada.

Ela também contribui para o monitoramento em tempo real. Com sensores e drones equipados com IA, é possível monitorar grandes áreas agrícolas de forma contínua, detectando problemas de maneira proativa, como pragas ou doenças, antes que causem prejuízos econômicos.

Redução de perdas na pós-colheita

Também pode-se fazer um gerenciamento de armazenamento inteligente com a utilização de sensores para o monitoramento de condições em silos e armazéns, como temperatura e umidade, a fim de evitar perdas. 

Alguns exemplos incluem o FOSS Infratec™, que analisa a qualidade de grãos e sementes em pós-colheita, e o SCiO, um sensor portátil que usa espectroscopia para determinar características químicas para avaliar a qualidade dos produtos.

Outro aspecto é a otimização da logística, em que a IA auxilia na coordenação do transporte e na gestão da cadeia de suprimentos. Alguns exemplos são Fretebras e TruckPad.

Democratização da tecnologia

Pequenos agricultores já estão começando a ter acesso a ferramentas baseadas em IA, como aplicativos para smartphones que ajudam no manejo de pragas e no monitoramento de cultivos. Tudo pode ser gerenciado em poucos cliques.

Quais são as aplicações da Inteligência Artificial na agricultura hoje? 

É possível dividir as atuais aplicações de inteligência artificial na agricultura em três pilares principais. Conheça cada um deles!

Monitoramento da saúde da lavoura

O uso de ferramentas da Agricultura de Precisão e de imagens de alta resolução contribui para garantir um monitoramento eficiente da lavoura.

Com o auxílio de drones, veículos autônomos e softwares baseados em inteligência artificial, o agricultor pode detectar falhas no plantio, identificar infestações de plantas daninhas e monitorar a ocorrência de pragas e doenças de maneira mais assertiva. Conheça, em detalhes, sobre eles!

Drones agrícolas

Nesse aspecto, podemos citar os modelos DJI Agras, SenseFly e Parrot Bluegrass. Eles atuam na captura de imagens multiespectrais e térmicas para identificar estresse hídrico, falhas no plantio, infestação de plantas daninhas, pragas e doenças. Também são usados para a pulverização localizada de defensivos agrícolas.

Veículos autônomos

Equipamentos autônomos como o Arbus 4000 JAV, da Jacto, são protagonistas desse cenário. Eles realizam operações completas como plantio, colheita e manejo de solo com mínima ou nenhuma intervenção humana, para trazer maior eficiência no campo.

Sensores inteligentes

Destacam-se os sensores de umidade do solo de nutrientes e até os climáticos, para trazer insights em tempo real sobre dados do solo, clima e plantações, visando a ajustes no manejo.

Satélites

A navegação por satélite (GNSS), como GPS (Global Positioning System), para determinar coordenadas geográficas é a base da nossa agricultura de precisão.

Entre os equipamentos nessa vertente, podemos citar os receptores GPS da linha Otmis, desenvolvidos pela Jacto, que são projetados para aprimorar a precisão das operações agrícolas, desde atividades manuais até o direcionamento automático de máquinas, oferecendo precisão de até 2,5 cm. Os modelos disponíveis são:

• Otmis 5 — ideal para uso com barra de luzes, oferece precisão de até 20 cm, passada a passada, em um intervalo de até 15 minutos. Este exemplar não permite correção de sinal;
• Otmis 6 Plus — compatível com barra de luzes, controlador de seções e piloto elétrico, permite desbloqueio para correção de sinal Terrastar C PRO, alcançando precisão absoluta de até 2,5 cm;
• Otmis 7 — destinado ao uso com piloto hidráulico e aplicações em taxa variável, também permite desbloqueio para correção de sinal Terrastar C PRO, proporcionando precisão absoluta de até 2,5 cm;
• Otmis 7 com RTK — semelhante ao Otmis 7, este inclui correção de sinal RTK por radiofrequência, mantendo precisão absoluta de até 2,5 cm.

Aprimoramento da agricultura de precisão

Aqui, temos a abrangência dos softwares baseados em IA que analisam dados coletados de sensores, drones e satélites para prover um melhor manejo integrado de pragas e doenças, bem como otimizar a aplicação de insumos. Além disso, englobam:

• sistemas IOT (Internet das Coisas) — estações meteorológicas inteligentes como Davis Vantage Pro2 para avaliar as condições ambientais e de cultivo;
• dispositivos portáteis — alguns exemplos incluem SCiO (sensor portátil para análise química) e FieldScout TDR.

Quais os benefícios da IA na agricultura?

Aumento da produtividade

Como já vimos, a IA permite o monitoramento detalhado da saúde das colheitas, ajudando os agricultores a detectar problemas de forma ágil e implementar soluções adequadas. Esse aspecto promove uma gestão mais eficiente dos recursos, reduzindo o desperdício.

Tomada de decisão eficaz

Esse sistema processa uma grande quantidade de informações, como dados sobre o clima, características do solo e o desenvolvimento das culturas, para melhorar a eficiência das operações agrícolas.

Gestão de recursos

A IA auxilia os agricultores no gerenciamento eficiente de recursos naturais, como água e fertilizantes. Ao maximizar a utilização desses insumos, é possível minimizar os impactos ambientais das atividades agrícolas e promover a sustentabilidade ao longo do tempo.

Economia

A automação de tarefas repetitivas e a otimização de processos por meio da inteligência artificial contribuem para a diminuição dos custos operacionais na agricultura. Essa tecnologia torna as atividades agrícolas mais eficientes e financeiramente acessíveis, especialmente para pequenos produtores.

Quais são as principais tendências e desafios para os próximos anos? 

Otimização da produção agrícola

A IA está sendo utilizada para aprimorar processos de plantio, cultivo e colheita, permitindo uma produção mais eficiente e sustentável. Ferramentas baseadas em IA fornecem aos produtores uma visão abrangente das lavouras, auxiliando na tomada de decisões estratégicas.

Monitoramento e controle de pragas

Sistemas de IA são empregados para identificar e monitorar pragas e doenças em tempo real, possibilitando intervenções precisas e reduzindo perdas na produção.

Smart farming

A integração de sensores, drones, Internet das Coisas (IoT) e IA está revolucionando a agricultura, permitindo o monitoramento detalhado de variáveis, como umidade do solo, saúde das plantas e condições climáticas. 

Análise big data

A coleta e a análise de grandes volumes de dados permitem uma gestão agrícola mais precisa, otimizando recursos e aumentando a produtividade.

Quais os desafios de adotar IA na agricultura?

A adoção da Inteligência Artificial (IA) na agricultura enfrenta desafios significativos, começando pelos altos custos de implementação. 

Equipamentos, softwares e infraestrutura necessários representam um investimento elevado, especialmente para pequenos e médios produtores. Além disso, a falta de conectividade no campo e de infraestrutura adequada, como redes de internet e energia elétrica confiáveis, limita o acesso às tecnologias em muitas áreas rurais.

Outro obstáculo importante é a capacitação e a resistência cultural. Muitos agricultores e trabalhadores rurais não têm o conhecimento técnico necessário para operar as ferramentas de IA, exigindo treinamentos específicos.

Paralelamente, alguns produtores relutam em abandonar métodos tradicionais devido à desconfiança ou dificuldades em adaptar processos já consolidados. A integração entre dispositivos e softwares também apresenta desafios, pois exige compatibilidade entre diferentes tecnologias, algo que nem sempre está garantido.

Por fim, a variabilidade do ambiente agrícola e a falta de incentivos governamentais dificultam a adoção da IA. Fatores imprevisíveis, como mudanças climáticas e pragas, podem reduzir a eficácia das tecnologias, que ainda enfrentam dificuldades em se adaptar às condições regionais específicas. 

A ausência de políticas públicas robustas e de programas de incentivo acessíveis também desestimula os agricultores, reforçando a necessidade de uma abordagem colaborativa para superar essas barreiras.

Quais as consequências de não se adequar?

Agricultores que não adotam tecnologias modernas ficam em desvantagem frente a concorrentes que utilizam ferramentas para aumentar a eficiência e reduzir custos. Isso pode levar a uma menor produtividade e a uma maior dificuldade em atender às demandas crescentes do mercado, tanto nacional quanto internacional.

Além disso, a falta de adaptação às novas tecnologias pode resultar em maior vulnerabilidade a fatores externos, como mudanças climáticas, pragas e doenças. Sem sistemas inteligentes de monitoramento e tomada de decisão, os agricultores podem enfrentar perdas significativas na produção devido à falta de precisão e agilidade no manejo. Isso impacta diretamente a estabilidade financeira e pode inviabilizar a continuidade de pequenas propriedades agrícolas.

A inteligência artificial na agricultura não é um assunto para o futuro. Além das abordagens que já existem atualmente, é importante que o produtor fique informado sobre as tendências futuras para não perder competitividade no campo.

Gostou de saber mais sobre os impactos da inteligência artificial na agricultura? Aproveite para acompanhar a nossa página no Facebook e o nosso perfil no Instagram para ficar por dentro de todas as tendências do setor!