Inteligência artificial: aplicações e desafios no agronegócio

25 de julho de 2022 4 mins. de leitura
Inteligência artificial pode garantir segurança alimentar global diante do aumento populacional

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A inteligência artificial (IA) já é uma realidade no agronegócio brasileiro, mas ainda há um grande potencial a ser explorado. A tecnologia pode contribuir para o aumento da previsibilidade de condições naturais e da eficiência operacional na propriedade rural, ajudando a melhorar o volume produzido e reduzir os custos.

A população mundial vai crescer em 2 bilhões de pessoas até 2050, segundo estimativa da Organização das Nações Unidas (ONU), provocando uma necessidade de elevação em 60% na produtividade de alimentos. Nesse sentido, questões ambientais como a restrição de abertura de novas áreas para lavouras, também tendem a crescer.

As aplicações de IA podem ajudar nisso. O investimento no setor deve saltar de US$ 1 bilhão em 2020 para US$ 4 bilhões em 2026, segundo projeções da Markets & Markets. No Brasil, um projeto da Farmers Edge e Nufarm prevê a digitalização de mais de 1 milhão de hectares até 2023, quase 2% das áreas cultivadas no País.

Quais são as aplicações da inteligência artificial no agronegócio?

A tecnologia pode identificar e suprir necessidades da lavoura de forma automatizada. (Fonte: Shutterstock/Reprodução)

A chegada da conexão 5G nas propriedades rurais promete revolucionar as operações do agronegócio. A primeira fazenda conectada do Brasil está localizada no Piauí e é considerada um modelo pelo uso da tecnologia em toda a cadeia produtiva.

Conheça as principais aplicações da inteligência artificial no campo a seguir.

Visão computacional

A propriedade rural pode ser mapeada digitalmente para a identificação de problemas e o fornecimento de insights. As máquinas podem ser treinadas para reconhecer pragas e doenças, insuficiência de nutrientes ou de água, entre outros fatores, a partir de imagens ou sensores conectados pela Internet das Coisas (IoT).

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Previsão do tempo

Mudanças climáticas tornam previsão metereológica (Fonte: Shutterstock/Reprodução)
As mudanças climáticas tornam as previsões meteorológicas mais difíceis. (Fonte: Shutterstock/Reprodução)

As condições meteorológicas são uma das principais influências para a produção agrícola e, com as mudanças geradas pelo aquecimento global, está ficando cada vez mais difícil de entender o clima. A IA é capaz de processar as informações locais e de satélites para fornecer previsões mais precisas sobre os fenômenos climáticos na lavoura.

Automatização das operações

Veículos como máquinas agrícolas e drones já podem ser controlados a distância, mas, em geral, ainda necessitam de intervenção humana na operação. A IA torna a automação completa, com as decisões sendo tomadas de forma mais rápida e assertiva pelas máquinas, deixando para as pessoas o trabalho de supervisão e acompanhamento.

Antecipação do mercado

As oscilações nos preços de insumos e na cotação das commodities afetam diretamente o sucesso da safra. A tecnologia permite acompanhar as variações do mercado para ajudar o produtor a identificar tendências de demandas e precificar corretamente os produtos em determinado momento.

Desafios para implantação da tecnologia

A IA transmite e processa quantidades absurdas de dados, conhecido como big data, necessitando de uma boa conexão. A zona rural brasileira ainda tem uma conectividade baixa, com mais de 70% das propriedades sem qualquer tipo de acesso à internet, segundo o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE).

Apesar do problema estrutural, o maior impedimento para a implementação das tecnologias é o valor de investimento, segundo a percepção dos agricultores ouvidos pela pesquisa Agricultura Digital no Brasil. No entanto, existem muitas soluções de baixo custo no mercado que não foram amplamente difundidas para os pequenos produtores.

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Fonte: Totvs, Alsglobal, Banco do Brasil, Engdb, Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Markets & Markets, Farmers Edge

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