Inteligência artificial na agricultura

• Jamerson Rodrigues
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A inteligência artificial na agricultura está causando uma verdadeira revolução. Essa tecnologia é uma das mais promissoras e que já está sendo utilizada em diversas áreas, como transporte, educação e saúde, e está cada vez mais presente na agricultura. 

Mas, antes de mais nada, vamos entender sobre a história da inteligência artificial e como ela pode está sendo aplicada na agricultura.

inteligência artificial na agricultura

De fato, a inteligência artificial (IA) na agricultura significa a utilização de computadores para auxiliar os produtores na tomada de decisões, com base em dados colhidos de sensores inteligentes e instrumentos de medição. 

Essa tecnologia é fundamental para a agricultura, porque conforme a população mundial cresce, o mundo precisa produzir mais alimentos sem aumentar a área de exploração. Assim, o uso de inteligência artificial na agricultura pode reduzir o desperdício de alimentos, aumentar o rendimento da produção e melhorar a qualidade dos produtos.

Aplicasse-a AI de diversas maneiras na agricultura. Por exemplo, a IBM fez parceria com a Cargill para cultivar algodão usando uma ferramenta de previsão do tempo com inteligência artificial. 

Essa ferramenta usa dados de satélite de todo o mundo juntamente com padrões climáticos históricos e modelos climáticos para prever o clima em determinada área. Desse modo, os agricultores conseguem tomar decisões melhores sobre irrigar ou não suas plantações. Isso traz economia de água e também permite que os agricultores possam planejar a longo prazo.

Exemplos de uso de IA na agricultura

A inteligência artificial (IA) pode ser usada em várias áreas da agricultura, incluindo a previsão de safras, a otimização de rotas de colheita, a monitorização de condições climáticas e de solo, e a detecção de pragas e doenças. Alguns exemplos de como a IA pode ser usada na agricultura incluem:

Previsão de safras: algoritmos de aprendizado de máquina podem ser treinados com dados de safras passadas para prever como uma determinada safra pode se desenvolver. Isso pode ajudar os agricultores a tomar decisões sobre quando plantar e colher, bem como sobre quanto fertilizante e pesticida usar.

Otimização de rotas de colheita: sistemas de IA podem ajudar a otimizar as rotas de colheita de uma fazenda, levando em consideração fatores como o tipo de terreno, o tamanho da colheita e a distância até os mercados. Isso pode ajudar a reduzir os custos e aumentar a eficiência.

Monitorização de condições climáticas e de solo: sistemas de IA podem monitorizar as condições climáticas e de solo em tempo real, fornecendo informações sobre temperatura, umidade, qualidade do solo e outros fatores. Isso pode ajudar os agricultores a tomar decisões sobre quando regar, fertilizar e tratar o solo.

Detecção de pragas e doenças: sistemas de IA podem detectar sinais de pragas e doenças em plantas, como mudanças na cor das folhas ou na presença de insetos. Isso pode ajudar os agricultores a tomar medidas preventivas para proteger as safras.

Melhoria no produto final

O uso de inteligência artificial na agricultura não apenas contribui para o aumento da produtividade, mas também na melhoria do produto final. 

Isso acontece porque com a análise de dados, se torna possível identificar as características dos alimentos e criar processos para garantir níveis de qualidade mais altos. Isso tem um impacto significativo na segurança alimentar, pois os alimentos produzidos com o auxílio de IA têm maior qualidade e são mais saudáveis.

Com o aprendizado de máquina, subcampo da inteligência artificial, o agricultor consegue verificar com precisão o bem-estar animal e acompanhar todas as etapas do plantio. Entretanto, ela é extremamente eficaz na gestão de espécies. Pois, com a análise de bancos de dados, o agricultor consegue verificar o desempenho de diversas culturas em diferentes climas e ter as culturas mais eficazes para o local.

Então, está cada vez mais visível que a inteligência artificial tem um papel importante na agricultura moderna, principalmente devido às inúmeras vantagens que ela oferece. 

Desafios da inteligência artificial na agricultura

Apesar de tantos benefícios, existem alguns desafios para o uso correto da inteligência artificial na agricultura. Entre os desafios para o uso de IA na agricultura estão: dados de qualidade, conectividade, custo e conhecimento técnico.

A IA depende de dados de qualidade para o aprendizado de máquina e treinamentos de modelos de precisão. Então, como muitas áreas, fazendas e indústrias não possuem internet de alta velocidade ou sequer possuem conexão, pode não ter dados de qualidade para o uso de IA. 

O conhecimento técnico também é um desafio, visto que muitos agricultores não possuem conhecimento o suficiente para implementar e usar essa tecnologia. Por fim, o valor de alguns equipamentos podem ser caros para pequenos agricultores, afastando a possibilidade que a IA seja adotada por um maior número de pessoas envolvidas no agronegócio.

O futuro da agricultura está no metaverso

Algumas empresas estão explorando o uso da inteligência artificial no metaverso para aprimorar os processos da agricultura.

O uso da IA no metaverso pode permitir que os agricultores simulem diferentes cenários e vejam como as plantas cresceriam sob diferentes condições. Isso ajudaria a tomar decisões a longo prazo, cultivar a terra de maneira mais eficiente e a lidar melhor com as possíveis pragas e obstáculos. 

Além disso, o metaverso também pode ser usado para treinar agricultores e disseminar o conhecimento de técnicas e práticas, sem a necessidade de sair da fazenda ou de áreas remotas.

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