O Futuro do Agro são as Fazendas Autônomas? - Por Kathleen Walch

Inteligência Artificial nas fazendas está mudando a gestão do negócio. Imagem KDP Getty Images

Como as tecnologia e processos podem ajudam a otimizar de rendimentos à produção de culturas mais saudáveis, além de otimizar as cadeias de suprimentos.

A agricultura e a pecuária têm raízes profundas em métodos e processos tradicionais. Ao longo dos milênios, a produção rural passou por transformações significativas com a introdução de tecnologias, desde o trabalho humano e animal até equipamentos agrícolas cada vez mais automatizados e a agricultura/pecuária de precisão com bioengenharia. Agora, a agropecuária está passando por mais uma transformação com a integração crescente de inteligência artificial (IA) em uma ampla variedade de equipamentos e processos agrícolas.

A demanda global por alimentos continua a aumentar em função do crescimento populacional, enquanto terras agricultáveis se tornam cada vez mais escassas. Os avanços em tecnologia e processos ajudam a otimizar os rendimentos, produzir culturas mais saudáveis, controlar pragas, monitorar o solo e as condições de cultivo, além de otimizar uma ampla gama de processos em toda a cadeia de suprimentos de alimentos. A IA está ajudando em tudo, desde a agricultura de precisão até a análise preditiva, transformando a forma como cultivamos, gerenciamos, colhemos e transportamos as colheitas.

Maximizando a Eficiência nas Fazendas

A agricultura e pecuária de precisão é, praticamente, o conceito de usar tecnologia de IA para melhorar a qualidade e a precisão da colheita e tem tido um impacto significativo no setor agrícola. A IA ajuda a detectar doenças nas plantas, identificar pragas que podem ser um incômodo e reconhecer problemas de nutrição nas plantas.

Ao monitorar e responder a uma variedade de condições e necessidades de uma fazenda, a agricultura/pecuária de precisão permitem que os produtores aumentem a eficiência, reduzam o uso de fertilizantes, otimizem o consumo de água e aumentem o rendimento total das culturas. Ao utilizar a IA para monitorar e otimizar a saúde das culturas, as condições do solo e os recursos de forma altamente detalhada, são obtidas economias significativas de custos e eficiências.

Além disso, sistemas autônomos ajudam os produtores a obter uma visão mais abrangente de toda a fazenda, especialmente em grandes propriedades. Drones movidos a IA e imagens de satélite capturam imagens detalhadas dos campos, permitindo que os agricultores identifiquem problemas em tempo real, como infestações de pragas, deficiências de nutrientes ou estresse hídrico. Esses dados os orientam na tomada de decisões informadas sobre onde aplicar fertilizantes, pesticidas ou irrigação, ajudando a reduzir o desperdício e aumentar a produtividade das culturas.

Análise de Dados Agrícolas para Melhorar a Tomada de Decisões

A agricultura não é tão atrasada em termos de tecnologia como alguns podem imaginar. As fazendas produzem toneladas de dados diariamente. Esses dados são coletados em toda a fazenda a partir de maquinário agrícola, imagens de drones, condições meteorológicas diárias e gerenciamento de logística e cadeia de suprimentos. Como esse volume de dados é muito grande para ser processado por humanos diariamente, agricultores e trabalhadores da tecnologia agrícola recorrem à IA para ajudar a analisar esses dados e obter insights acionáveis que melhorem a tomada de decisões.

Por exemplo, sistemas de IA fornecem aos agricultores insights sobre vários aspectos de suas operações, desde a saúde das culturas até a logística da cadeia de suprimentos. Esses sistemas podem analisar rapidamente todos esses dados de várias fontes, ajudando os agricultores a tomar decisões informadas sobre quando plantar, irrigar e colher. Isso permite que eles usem seus recursos de forma eficiente, resultando em práticas agrícolas mais produtivas e eficazes.

A previsão do tempo, da água e da luz solar é uma tarefa particularmente complexa, mas essencial no campo. Agora, com a ajuda da IA, modelos de previsão sazonal estão desempenhando um papel importante na agricultura. Esses modelos podem prever padrões climáticos com semanas e até meses de antecedência, permitindo que os produtores rurais se preparem para possíveis desafios com mais antecedência. Esse tipo de previsão é especialmente valioso para pequenas fazendas em países em desenvolvimento, onde o acesso a dados e recursos é muitas vezes limitado. Esse tempo de preparação pode ser a diferença entre uma colheita abundante e uma perda significativa.

Máquinas Autônomas Reduzindo a Carga de Trabalho na Fazenda

Um dos principais objetivos da inteligência artificial é permitir que as máquinas operem por conta própria, com pouca ou nenhuma interação humana. Esse padrão autônomo de IA está sendo cada vez mais aplicado na agricultura. Tratores, colheitadeiras e plantadeiras autônomos equipados com IA e tecnologia de GPS estão se tornando cada vez mais comuns nas fazendas. Essas máquinas podem operar 24 horas por dia, executar tarefas com alto nível de precisão e eficiência e reduzir a necessidade de trabalho manual, ajudando a resolver os desafios críticos de mão de obra agrícola.

Um dos avanços recentes nessa área de máquinas autônomas é o desenvolvimento de tratores autônomos que podem ser controlados remotamente por meio de um tablet ou smartphone. Essas máquinas impulsionadas por IA são capazes de arar, plantar e colher culturas com intervenção mínima de humanos, resultando em economias de custos significativas e aumento da produtividade.

Embora a adoção de IA na agricultura apresente inúmeras oportunidades, também traz desafios. Altos custos iniciais, necessidade de expertise técnica e preocupações com a privacidade dos dados são alguns dos obstáculos que agricultores e empresas de tecnologia agrícola precisam superar. À medida que a tecnologia de IA continua a avançar e se tornar mais acessível, fazendas ao redor do mundo conseguem operar com mais eficiência para produzir os principais alimentos de nossa dieta (Kathleen Walch é colaboradora da Forbes EUA. Escreve sobre aplicações e melhores práticas de IA, aprendizado de máquina e big data. Ela escreve para a Forbes desde 2018.; Forbes, 28/10/24)