Inteligência artificial na agricultura: aplicações e benefícios
Sumário
Conheça o poder da inteligência artificial na agricultura! Veja aplicações práticas, benefícios, desafios e as principais tendências para o futuro do agro com IA
O uso da inteligência artificial na agricultura tem transformado a cada dia o agronegócio, com modernas tecnologias que favorecem o aumento do rendimento e a sustentabilidade.
Sensores, robôs, tratores autônomos e outros equipamentos executam tarefas de forma automatizada e coletam, analisam e transmitem dados em tempo real, contribuindo para a gestão estratégica e a sustentabilidade da fazenda.
E este é um cenário em expansão: de acordo com a Markets and Markets, o mercado global de IA na agricultura deve alcançar US$ 4,7 bilhões até 2028.
Se você ainda não faz uso de IA no campo, certamente irá fazer. Por isso, recomendo fortemente que leia este artigo e saiba quais são as aplicações práticas da inteligência artificial no agro, seus benefícios, desafios e principais tendências. Boa leitura!
O que é a inteligência artificial na agricultura?
A IA (inteligência artificial) é um ramo da Ciência da Computação que se refere a modelos baseados em comportamentos observados na natureza e pode ser aplicada a diversas atividades econômicas, incluindo a agricultura.
Nos seus processos, a IA combina aprendizagem, adaptação e evolução para encontrar soluções de problemas complexos que as técnicas matemáticas não conseguem resolver, sendo ela capaz de aprender, se adaptar e tomar decisões.
Em sua composição, a IA é constituída pelas RNA (redes neurais artificiais), Computação Evolutiva e pela Lógica Nebulosa, com aplicações em problemas de otimização, de controle, de classificação e de regressão.
Na agricultura, a IA é utilizada para o desenvolvimento de tecnologias agrícolas avançadas, com sistemas baseados em machine learning (aprendizado de máquina), deep learning (aprendizado profundo) visão computacional e IoT (internet das coisas), integrados ao Big Data (banco de dados extenso).
Isso possibilita que grandes volumes de dados sejam processados de forma conjunta em sistemas baseados na nuvem, sendo esta, para pesquisadores da Embrapa, a principal importância da inteligência artificial no agro.
Aplicações da IA no monitoramento agrícola e no melhoramento genético de plantas. (Fonte: Jorge et al, 2024)
Com esses recursos, tecnologias de agricultura de precisão e sistemas de agricultura digital baseadas em IA podem fazer análises avançadas sobre fertilidade do solo, incidência de pragas e doenças, áreas de maior e menor rendimento da produtividade.
É o caso do uso da IA e sensoriamento remoto no monitoramento agrícola, por meio dos satélites e drones, para o reconhecimento de padrões com técnicas de machine learning e deep learning.
Pesquisas científicas mostram que algoritmos de IA, como Random Forest e SVM (Support Vector Machines), ajudam a garantir mais precisão na identificação de cultivares de soja, além da estimativa da produtividade de culturas agrícolas anuais e perenes.
Como usar inteligência artificial na agricultura?
Você pode usar a IA em todas as fases da produção agrícola, desde o planejamento, até a produção e a comercialização dos produtos. Veja alguns exemplos práticos.
IA no planejamento agrícola
Como o planejamento agrícola é o início de tudo, vamos começar por ela. Aqui você pode usar a IA para definir as estratégias para o aumento da atividade rural e a sustentabilidade.
A IA será útil, principalmente, para analisar os dados históricos da sua área de produção, identificando com precisão quais são as áreas de maior e menor atenção, bem como quais são as perspectivas para o clima.
Você deve fazer isso com bastante antecipação – entre 6 meses a 1 ano. Analise o solo, rendimento das cultivares, índices pluviométricos usando tecnologias de agricultura de precisão e sistemas de agricultura digital.
A maioria dessas tecnologias hoje em dia funcionam com alguma tecnologia de IA, sobretudo na realização de tarefas repetitivas, como a aplicação de fertilizantes e defensivos à taxa variada, e na geração de mapas de variabilidade espacial.
Usado a IA no planejamento agrícola, você terá dados mais confiáveis para reduzir custos, planejar melhor a produção (maquinários, mão de obra) e gerir riscos, como situações climáticas adversas.
IA na produção agrícola
A produção agrícola é onde a IA está mais presente, realizando tarefas automatizadas, como no plantio das sementes, aplicação de insumos (adubos, fertilizantes e defensivos agrícolas), monitoramento da lavoura e na colheita.
Na produção, as principais tecnologias baseadas em IA são os mecanismos e controladores embarcados inteligentes para aplicação de insumos a taxa variada, cujos mapas podem ser gerados por meio de amostras de análise de solo ou por meio do sensoriamento remoto com drones e satélites, baseados em algoritmos de IA.
Durante o monitoramento da lavoura, o sensoriamento remoto pode ser usado ainda para monitorar possíveis falhas na irrigação e acompanhar as mudanças do clima, antecipando riscos.
Outros equipamentos, como medidores da umidade do solo e estações meteorológicas inteligentes fornecem informações em tempo real sobre as condições climáticas da lavoura e o seu desenvolvimento vegetativo, por meio de índices como o NDVI (índice de Vegetação por Diferença Normalizada, na sigla em inglês).
| Tecnologias | Conceitos |
| ● Computação em nuvem | Cloud, Fog, Mist e Edge Computing com LoRa, ZigBee, Mesh, BTLE, redes NB e LTE – 5g |
| ● Análise de grande volume de dados | Big data e Analytics, Data Warehouse, mineração de dados e variações |
| ● Realidade virtual e aumentada, Internet das Coisas (iot), inteligência artificial | Aprendizado de máquinas, reconhecimento de padrões e variantes |
| ● Sistemas robóticos autônomos, novos modelos de negócios, integração horizontal e vertical | Integração de processos da gestão da produção como ERP – Planej. de Recursos Corp., blockchain |
| ● Conectividade agrícola | Padrões de comunic. como ISOBUS e iniciativas como a AgGateway |
Tecnologias e conceitos da indústria 4.0 aplicados à agricultura digital. (Fonte: Bernardi et al, 2024)
Os diversos equipamentos podem ser conectados por meio de tecnologias de IoT (Internet das coisas) no agro, o que possibilita maior integração dos dados e análises mais precisas para tomada de decisão.
Na colheita, maquinários e equipamentos baseados em IA, como sensores e robôs, colaboram para evitar o desperdício e o aumento do rendimento, fornecendo dados precisos sobre as áreas que deram os melhores resultados.
Dessa forma, é possível trabalhar, por exemplo, com o ambiente de precisão, um conceito em agricultura de precisão que se refere às áreas de alto e baixo potencial produtivo, com foco na qualidade do solo e seus aspectos físicos, químicos e biológicos.
Uso da IA na análise de preços e mercado
No agronegócio, sistemas automatizados baseados em IA são muito úteis também para analisar tendências de preços e oscilações de mercado, tendo em vista que a maioria dos produtos do agro têm seus preços definidos pelas bolsas de valores internacionais.
Com isso, você pode oferecer melhores preços para o seu produto e realizar negociações no momento mais adequado, podendo optar pelo estoque, por exemplo.
Quais são os impactos da inteligência artificial na agricultura
Os principais impactos da IA no agro são:
- aumento da produtividade;
- otimização e uso do tempo;
- redução de insumos;
- aumento da qualidade dos produtos;
- aumento da qualidade do trabalho no campo;
- aumento do bem-estar animal;
- aumento da sustentabilidade econômica e ambiental.
Para introduzir as tecnologias de IA na sua fazenda, você deve analisar quais são as suas necessidades mais urgentes e ir aos poucos, fazendo testes e aproveitando a tecnologia da melhor forma.
Utilizar sistemas de gestão financeira e administrativa baseados em IA também é fundamental para o controle de custos e a projeção da sua margem de lucro.
Trator aplicando defensivos agrícolas na agricultura — imagem gerada por IA. Fonte: Freepik
Quais são os impactos da inteligência artificial na agricultura
Os quatro tipos de inteligência artificial são: IA reativa, IA de memória, IA da mente e IA autônoma. Confira os detalhes de cada uma delas.
1. IA reativa
Este é o tipo de IA mais antigo e simples. Foi criada a partir de máquinas reativas projetadas para reconhecer padrões e tomar decisões com base em dados do momento, sem considerar informações históricas.
Ou seja, é uma máquina sem memória ou capacidade de aprendizado, sendo seu principal exemplo o supercomputador Deep Blue criado pela IBM nos anos 90 para vencer o maior jogador de xadrez do mundo, Garry Kasparov. E venceu.
2. IA de memória
A IA de memória, como seu próprio nome sugere, é capaz de guardar informações, analisá-las e desenvolver um aprendizado para realização de tarefas específicas de forma autônoma. A IA de memória é o tipo mais utilizado no agronegócio.
É mais voltada para tarefas repetitivas, como chatbots. Ela utiliza algoritmos e modelos pré-programados para realizar suas tarefas.
No agro, é utilizada para o desenvolvimento da robótica agrícola e tratores autônomos, realizando atividades como a aplicação fertilizantes e defensivos a taxa variada, a colheita mecanizada e a seleção/separação de frutos, favorecendo, assim, para a automação agrícola inteligente.
3. IA da mente
A IA da mente é um modelo mais avançado e que no momento está em fase de desenvolvimento. Sua diferença em relação às demais é que ela tem capacidade de compreender os seres humanos, seus estados emocionais, crenças, intenções e comportamentos.
Ou seja, seu aprendizado ocorre a partir de padrões estabelecidos e que são reconhecidos e aprofundados à medida que recebe mais informações. Esse tipo de IA pode inferir e simular estados mentais dos seres humanos ou até mesmo de outras IAs, antecipando tendências.
Mas este é um fator bastante desafiador, tendo em vista que inferir e modelar estados mentais é algo que envolve experiências subjetivas e a compreensão da natureza humana. A IA da mente tem sido utilizada para desenvolver os chamados “robôs sociais”, que interagem com os seres humanos.
4. IA autônoma
É a IA consciente de si e dos outros, agindo de forma autônoma, com aprendizado extremamente rápido e contínuo e enorme capacidade de memória e processar informações e dados, bem como padrões para tomada de decisão.
Esse tipo de IA está sendo desenvolvido mais para atuação na área científica e na exploração espacial. A ideia é que ela venha a substituir cada vez mais os seres humanos nas missões espaciais, possibilitando chegar a lugares mais distantes e ficar por mais tempo.
Como a AgroReceita aumenta a eficiência na agricultura?
A inteligência artificial está transformando o agro, mas quando se trata da emissão de receituário agronômico, precisão e conformidade com a legislação são essenciais. As constantes atualizações das bulas de defensivos agrícolas, publicadas pelo MAPA, tornam esse processo desafiador.
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Conclusão
O uso da inteligência artificial na agricultura já está acontecendo, com aplicações que vão desde o monitoramento agrícola até a automação de processos e a análise de mercado.
Apesar dos avanços, ainda existem desafios, como a necessidade de conectividade no campo e o desenvolvimento de soluções acessíveis para diferentes perfis de produtores.
No entanto, as tendências indicam um crescimento contínuo da IA no agro, impulsionando as tecnologias de agricultura de precisão e os sistemas de agricultura digital.
Não se assuste com a IA, ao contrário. Busque tê-la como uma aliada para ganho de vantagem competitiva no mercado global e maior rentabilidade na sua produção.
Sobre o Autor
Mário Bittencourt
Jornalista, SEO Copywriter e Mestre em Agricultura de Precisão pela UFSM
