Como o uso da Inteligência Artificial melhora a produtividade e promove a sustentabilidade no campo?

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Agricultura e tecnologia estão se unindo em um casamento promissor no Brasil, impulsionado pelo avanço da Inteligência Artificial (IA). Essa tecnologia, aliás, já revoluciona a forma como os agricultores cultivam suas terras, com ganhos significativos de produtividade e sustentabilidade. Por isso, vamos falar sobre os benefícios da IA na agricultura brasileira, destacando os principais tipos de tecnologias disponíveis no mercado e como a ciência de dados está mudando os processos de produção no campo.

As novas tecnologias surgem como apoio essencial para manter a agricultura um passo à frente dos desafios enfrentados pelos produtores rurais. Com a crescente demanda por alimentos, passando por dificuldades climáticas, até a necessidade de práticas agrícolas sustentáveis, a IA se firma como uma aliada poderosa no enfrentamento desses obstáculos, incorporando a transformação digital de forma definitiva no agronegócio.

Uma das maiores vantagens do uso da IA na agricultura é o aumento da produtividade. Através da análise de dados em larga escala, a IA pode fornecer informações valiosas sobre o manejo de culturas, previsão de safra, controle de pragas e doenças, otimização do uso de fertilizantes e recursos hídricos, entre outros aspectos. Isso porque os sistemas de IA podem processar uma enorme quantidade de dados e identificar padrões que seriam difíceis ou impossíveis de serem detectados por métodos tradicionais. O melhor de tudo é que isso é feito quase que instantaneamente. Essas informações auxiliam os agricultores na tomada de decisões informadas e precisas, resultando em práticas agrícolas mais eficientes e maior rendimento das colheitas.

Como funciona?

Existem várias tecnologias de IA disponíveis para a agricultura brasileira. Entre as mais usadas estão os sensores, equipamentos disponíveis em variados formatos e que podem ser usados de modos diferentes para capturar dados importantes para a lavoura, como características do solo, condutividade elétrica, temperatura, densidade e compactação, por exemplo. A análise de todos esses dados combinados fornecem diagnósticos precisos para o manejo correto das culturas.

Entre os modelos de sensores mais comuns estão os de estacas inseridas diretamente no solo, sensores térmicos, discos usados para medir condução elétrica e os sensores ópticos. Em geral, são dispositivos portáteis e facilmente acoplados a diversos modelos de máquinas agrícolas, que irão capturar os dados enquanto esses veículos operam nas lavouras, o que facilita sua implementação.

Um bom exemplo de sensor óptico é o N-Sensor, tecnologia desenvolvida pela Yara, que acoplado em cima da máquina distribuidora de fertilizantes, é capaz de medir o teor de nitrogênio das culturas por meio de lasers, fornecendo dados atualizados e precisos para uma nutrição adequada das plantas. As medições são feitas a cada segundo com o sistema projetado para operar independentemente da velocidade de aplicação e largura de trabalho. Isso aumenta o potencial da colheita, garante uma fertilização homogênea e adequada, melhora a eficiência dos fertilizantes nitrogenados e entrega uma melhor qualidade ao produto final. Tudo isso, reduzindo o desperdício de insumos, a perda de nitrogênio para o meio ambiente e otimizando o tempo no manejo da lavoura.

Além dos sensores acoplados ao maquinário agrícola, uma prática que começa a ganhar espaço é a de usar drones equipados com câmeras e sensores para coletar imagens aéreas de alta resolução, permitindo a identificação de problemas como falhas de plantio, estresse hídrico e infestação de pragas. Algoritmos de IA analisam essas imagens e fornecem insights valiosos aos agricultores. No entanto, essa tecnologia ainda é pouco acessível, por conta do valor elevado e dificuldades de aplicação, pois são necessários pilotos habilitados para operar os VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados) com segurança.

Independente da tecnologia escolhida, o objetivo final é conseguir dados de qualidade para que a IA possa processar essas informações, fornecendo recomendações precisas de irrigação, fertilização e manejo do solo, garantindo o uso eficiente dos recursos naturais e nutrição das plantas. A esse conjunto de estratégias, que usa a gestão de informações dos campos, damos o nome de agricultura de precisão, uma abordagem que vem se disseminando em todo o mundo, em busca de maior produtividade e sustentabilidade na produção de alimentos.

Uma pesquisa realizada pela Embrapa, Sebrae e Inpe revelou que os produtores rurais estão cada vez mais interessados em utilizar tecnologias digitais para ganhar competitividade, reduzir custos e agregar valor à produção. Os dados mostram que 84% dos agricultores já utilizam algum tipo de tecnologia para aumentar a eficiência na lavoura.

A pesquisa também mostrou que cerca de 40% dos produtores utilizam ferramentas digitais para compra e venda de produtos, evidenciando a importância dessas tecnologias para a comercialização da produção. Além disso, cerca de um terço dos agricultores utilizam soluções digitais para mapear a lavoura, prever riscos climáticos e outras aplicações específicas.

No entanto, apesar dos números positivos, os produtores ainda enfrentam alguns desafios, como o valor do investimento nessas soluções, que ainda assusta 67% dos agricultores. Outro ponto de preocupação é a ausência de infraestrutura de conectividade com internet estável e de alta qualidade, fator citado por 61% dos participantes do estudo como entrave para a adoção de novas tecnologias no agronegócio.

Um dado importante é que mais de 41% dos produtores rurais afirmam falta de conhecimento para adotar tecnologias que melhorem a produção. Apesar de interessados no tema, muitos ainda consideram o assunto complicado e difícil de colocar em prática. Isso reforça a importância de incentivar o aprendizado e de facilitar a adoção da tecnologia, por meio do desenvolvimento de dispositivos e interfaces mais simples de operar e de implementar no dia a dia da lavoura.

Ciência de Dados para uma Agricultura Sustentável

É importante frisar o papel fundamental que a ciência de dados desempenha na aplicação da IA na agricultura brasileira. Os produtores rurais podem coletar e analisar uma grande quantidade de dados, incluindo informações meteorológicas, históricos de safra, características do solo e registros de produção. Com o auxílio da IA, esses dados podem ser transformados em conhecimento acionável. Para isso existem ferramentas específicas que transformam dados em inteligência para a tomada de decisões. É o caso da ATFARM, uma ferramenta completa e intuitiva de análise de dados criada pela Yara.

Com o uso dessas plataformas, os algoritmos de aprendizado de máquina podem identificar padrões climáticos, prever a ocorrência de doenças e pragas, otimizar o uso de insumos agrícolas e fornecer orientações personalizadas para cada área da lavoura usando os dados coletados pelos sensores. Essas informações são transmitidas diretamente para os maquinários agrícolas, que passam a operar de modo mais eficiente, gerando mapas e documentações da lavoura. Isso não apenas aumenta a produtividade, mas também reduz a dependência de agroquímicos e minimiza o impacto ambiental.

Além dos ganhos de produtividade, isso representa um avanço importante na promoção da sustentabilidade ambiental. A IA também pode auxiliar no monitoramento da qualidade do solo e da água, garantindo a saúde dos ecossistemas locais, diminuindo a pegada de carbono e de amônia, duas preocupações quando o assunto é agricultura verde.

Além disso, a IA se prova como uma opção mais viável na busca por ganho de tempo e de produtividade. Ao invés das tradicionais análises de solo, que podem demorar dias e terem um custo elevado, especialmente em grandes áreas, os sensores representam uma importante economia de tempo e custos, já que podem ser usados repetidas vezes, coletando dados atualizados quase que diariamente e permitindo aos produtores a nutrição e o manejo das culturas de modo mais sustentável.

Por todas essas vantagens, é que a Yara continua trabalhando incansavelmente na busca por novas e revolucionárias soluções digitais para o campo, que possam entregar alta eficiência ao trabalho na lavoura, sem perder de vista a importância da sustentabilidade e o cultivo de um futuro mais verde.