O uso do IA já vem impactando positivamente o agro, desde a otimização do cultivo até o aprimoramento da gestão da cadeia de suprimentos.
O cenário do agronegócio está passando por uma revolução silenciosa, impulsionada pelo crescimento exponencial do uso da Inteligência Artificial (IA). Enquanto o campo, por muito tempo, foi considerado tradicional e alheio às tecnologias, a IA emerge como uma força catalisadora, transformando a agricultura de maneiras inimagináveis.
Em 2020, o investimento em IA no agronegócio alcançava a marca de US$ 1 bilhão. Entretanto, as projeções são ainda mais surpreendentes, prevendo um salto para US$ 4 bilhões até 2024. Esse aumento substancial reflete a crescente compreensão do potencial da IA em otimizar processos, aumentar a eficiência e promover a sustentabilidade no setor agrícola.
Neste texto, exploraremos o impacto financeiro desse avanço, seus benefícios e desafios, e como ela está sendo aplicada em áreas-chave, desde o cultivo até a gestão da cadeia de suprimentos.
Inteligência Artificial no Agronegócio
A adoção da Inteligência Artificial (IA) no agronegócio teve início nos anos 1970 com a modernização do setor, incorporando sensores e controles automatizados em máquinas agrícolas.
O cenário evoluiu consideravelmente com a ascensão da Internet das Coisas (IoT) e a capacidade aprimorada de coleta e análise de dados em tempo real. Sensores conectados, drones e estações meteorológicas tornaram-se instrumentos essenciais, fornecendo informações detalhadas sobre clima, solo e saúde das plantas.
A IA, alimentada por esses dados, personalizou práticas agrícolas, impulsionando a eficiência e a redução de desperdícios. Hoje, a IA é uma aliada crucial, oferecendo previsões precisas, identificação de pragas e otimização de cadeias de suprimentos, demonstrando uma transformação significativa no paradigma do agronegócio.
Impactos positivos da inteligência artificial para o agronegócio
A aplicação da IA no agronegócio é vasta e impacta áreas cruciais. No cultivo, algoritmos inteligentes analisam dados climáticos, padrões de solo e históricos de culturas para otimizar práticas agrícolas.
Equipamentos agrícolas impulsionados por IA oferecem precisão cirúrgica, minimizando o uso de insumos e maximizando os rendimentos. Na produção pecuária, sistemas automatizados monitoram o bem-estar dos animais, melhorando a eficiência da criação. A saúde das culturas é monitorada em tempo real, permitindo respostas rápidas a pragas e doenças.
Veja alguns desses impactos positivos:
Automação de tarefas agrícolas, como plantio, colheita e irrigação;
- Analisar dados em tempo real, como condições do solo e clima;
- Monitorar continuamente a saúde das plantas e identificar rapidamente problemas como pragas e doenças;
- Otimização da cadeia de suprimentos com a previsão de safras, demanda do mercado e condições de transporte
- Produção agrícola mais resiliente e eficiente, características essenciais para a sustentabilidade e segurança alimentar global.
Como a inteligência artificial pode ser usada no agro?
Em termos práticos, a inteligência artificial possui diversas aplicações em diferentes áreas do agronegócio. Confira:
Cultivo
A IA no cultivo revoluciona a agricultura de precisão. Sensores conectados a algoritmos analisam dados ambientais e fornecem insights sobre a fenotipagem (características das plantas, como altura, cor, tamanho das folhas, resistência a pragas, entre outros.
O uso da inteligência artificial na fenotipagem permite uma análise mais precisa e eficiente dessas características, contribuindo na decisão sobre o melhor momento para o plantio e otimizando o uso de água e nutrientes.
Sistemas de aprendizado de máquina também aprimoram a seleção de sementes e o controle de pragas, resultando em colheitas mais robustas e sustentáveis.
Equipamentos Agrícolas
Máquinas agrícolas inteligentes estão redefinindo a eficiência operacional. Tratores autônomos, equipados com sensores e câmeras, realizam tarefas complexas com precisão milimétrica.
Algoritmos de IA ajustam automaticamente a profundidade de aragem, o espaçamento entre as fileiras e a quantidade de insumos, reduzindo desperdícios e aumentando a produtividade.
No entanto, a complexidade e dimensão destes novos equipamentos têm representado desafios para sua introdução no mercado, especialmente por questões regulatórias e de segurança.
Produção pecuária
A aplicação de IA na produção pecuária é parecida com a descrita no cultivo. Utilizando também tecnologias de fenotipagem, pecuaristas podem aprimorar a criação de animais.
Sensores inteligentes rastreiam a saúde dos animais, analisando padrões de comportamento e detectando sinais precoces de doenças, identificando animais com alto risco de transmissão.
A IA na produção pecuária também facilita a gestão automatizada da alimentação animal, garantindo que cada animal receba a dieta ideal, resultando em um gado mais saudável e rentável.
Saúde das culturas
A saúde das culturas é crucial para o sucesso agrícola. Grandes empresas, como a Bayer, estão usando inteligência artificial para aprimorar a previsão e fortalecer a produção das culturas.
Por exemplo, é possível otimizar a aplicação de pesticidas e a remoção de ervas daninhas, garantindo o uso eficiente de recursos e diminuindo o impacto ambiental.
Sistemas de IA também processam imagens de drones e satélites para identificar áreas com potenciais problemas.
Monitoramento e gestão do solo e água
Sistemas de IA podem ser interligados a sensores terrestres, drones e satélites para se obter uma gestão climática adaptativa.
Utilizando IoT, é possível monitorar a umidade do solo por meio de imagens térmicas e multiespectrais. Isso permite detectar falhas, como vazamentos, otimizando a irrigação e diminuindo o uso d’água.
Cadeia de suprimentos
A IA aprimora a eficiência na cadeia de suprimentos agrícola, monitorando a qualidade e segurança dos produtos hortícolas e auxiliando em decisões em tempo real.
Algoritmos preditivos analisam dados históricos, uso de fertilizantes, condições climáticas e eventos sazonais para otimizar o transporte e o armazenamento de produtos agrícolas.
Desafios do uso da Inteligência Artificial no agronegócio
Apesar dos avanços promissores, a implementação generalizada da IA no agronegócio enfrenta desafios significativos.
A necessidade de uma infraestrutura de hardware robusta é crucial, com sensores avançados sendo essenciais para a coleta precisa de dados. O custo desses sensores, embora individualmente acessível, pode ser proibitivo quando implementado em grande escala.
Uma outra dificuldade se refere à conectividade no campo. A transmissão de dados ainda é precária na zona rural de várias regiões da América Latina.
Além disso, a resistência à adoção de novas tecnologias, especialmente em áreas rurais, apresenta um desafio cultural que precisa ser superado. Muitos trabalhadores temem ser substituídos por I.A, o que aumenta a desconfiança com seu uso.
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