Inteligência Artificial (IA) no campo

Entenda a importância e conheça exemplos práticos desta tecnologia para o setor

O conceito de Inteligência Artificial (IA) vem ganhando notoriedade e tem experimentado um crescimento significativo nos últimos anos. Esta tendência se deve, em partes, ao aumento da capacidade computacional, ao acesso a grandes volumes de dados, e aos avanços em algoritmos de aprendizado de máquina (conceito de Machine Learning).

O desenvolvimento destas tecnologias de Inteligência Artificial tem possibilitado sua aplicação prática em uma variedade de setores do Brasil, tais como medicina, transportes, finanças e agronegócio.

Mas por que falar sobre Inteligência Artificial no Agronegócio é importante?

De acordo com o relatório “O impacto e o futuro da Inteligência Artificial no Brasil” encomendado pelo Google For Startups, realizado pela Box 1824 e Abstartups, e divulgado neste ano, “cerca de 2,4 bilhões de dólares investidos em tecnologia na América Latina foram direcionados para o Brasil em 2020. E 5,6% do PIB brasileiro em 2020 veio de startups de tecnologia. Este é também um dos setores que mais vem movimentando o mercado de fusões e aquisições, principalmente quando olhamos para o universo de startups e Venture Capital.”

Além disso, segundo o mesmo relatório, das 702 empresas entrevistadas que trabalham e desenvolvem IA no Brasil, 46% possuem como frente de atuação a Agricultura e Comida, e 21% atuam com Risco e Preservação Ambiental.

Com base nestes dados, já é possível afirmar que quase 70% das startups que atuam com o desenvolvimento de Inteligência Artificial no Brasil tem relação com algum dos setores do Agronegócio.

Mas de maneira prática, como é possível reconhecer aplicações de IA no campo?

Abaixo estão listados alguns exemplos de aplicabilidade da IA em diferentes necessidades do Agronegócio:

Previsão de Safras: A IA pode ser usada para analisar dados históricos, como registros climáticos, dados de solo e informações sobre cultivos anteriores, para prever as condições ideais de plantio, colheita e produção.

Detecção de Pragas e Doenças: Imagens de folhas podem ser analisadas pela IA para detectar sinais de doenças, permitindo uma intervenção rápida e precisa para evitar danos às plantações.

Otimização de Irrigação: A IA pode ser aplicada para otimizar a irrigação, analisando dados de sensores de umidade do solo, informações climáticas e características das plantas. Com base nessas informações, os algoritmos ajustam automaticamente os sistemas de irrigação, reduzindo o desperdício e maximizando a eficiência.

Robótica Agrícola: A IA já é usada em robôs e veículos autônomos para realizar tarefas agrícolas, como plantio, colheita e pulverização.

Monitoramento de Gado: Algoritmos podem analisar imagens de animais para detectar sinais de doenças, identificar comportamentos anormais ou até mesmo monitorar a ingestão de alimentos, permitindo que os pecuaristas tomem medidas preventivas mais rapidamente.

Gestão de Colheitas: Com base em dados sobre a maturidade das plantas, clima e demanda do mercado, a IA pode ajudar a determinar o momento ideal para colher, otimizando a qualidade e o rendimento das culturas.

Em suma, pode-se dizer que o Brasil está em constante evolução no campo da Inteligência Artificial, com cada vez mais esforços sendo

direcionados para a pesquisa, inovação e aplicação dessa tecnologia no setor agrícola.

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REFERÊNCIAS

STARTUPS, Google for. O impacto e o futuro da Inteligência Artificial no Brasil. Disponível em: https://startup.google.com/intl/pt-BR/inteligencia-artificial/. Acesso em: 10 jul 2023.

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10/07/23