O uso de data science no agronegócio se relaciona com três importantes megatendências do agro: a sustentabilidade, a agricultura de precisão e a redução da pegada de carbono. Vejamos como neste artigo!
Não é novidade que para os profissionais do agronegócio são inúmeras as decisões a serem tomadas no dia a dia: seja sobre a variedade que será utilizada, a quantidade de fertilizantes e corretivos (e onde devem ser aplicados) ou até decisões sobre o controle de plantas daninhas, pragas e doenças.
E para conduzir essa “orquestra” de diversas variáveis e possibilidades, os dados têm se tornado grandes aliados, inclusive, elevando o agronegócio a um novo patamar, afinal, eles maximizam o valor do negócio e permitem tomadas de decisão cirúrgicas. E eles não se resumem apenas aos manejos dentro da porteira já que também são explorados com o intuito de rastrear as cadeias produtivas do agronegócio, algo que respinga positivamente na indústria beneficiadora e nos consumidores finais.
Dados: o novo petróleo?
É por meio da integração, conexão de informações e exploração do universo dos algoritmos que resultados mais precisos são alcançados. O fervor desse tema é tão atual que um matemático londrino chamado Clive Humby e especialista em ciência dos dados disse a seguinte frase: “data is the new oil”, ou seja, os dados são o novo petróleo! O conceito realmente vem sacudindo o mundo dos negócios, inclusive, o rural.
O fato é que ter dados e saber trabalhar com os mesmos abre caminhos para soluções extremamente importantes como por exemplo, saber qual é o melhor momento para o plantio levando em consideração o clima, realizar uma melhor gestão da mão de obra rural e dos maquinários agrícolas, afiar decisões sobre melhoramento genético de plantas e animal, entre outros.
Satélites, drones e softwares para coletar dados agrícolas
E quais são as principais fontes dessas informações? Satélites, drones, sensores instalados nas máquinas, softwares de gestão, mapas de produtividade, robôs, entre outros.
A tendência é que surjam cada vez mais possibilidades nos próximos anos. Já que citamos sobre os sensores, quem poderia imaginar que integrá-los em equipamentos agrícolas poderia auxiliar na melhor gestão da frota?
Para fazendas grandes, esse nível de monitoramento pode ser um salva-vidas, pois permite que os usuários tenham acesso a disponibilidade do trator, prazos de manutenção e alertas de reabastecimento de combustível. Em essência, isso otimiza o uso e garante a saúde a longo prazo dos equipamentos agrícolas.
Algumas áreas de plantio são tão extensas que se torna impossível obter atualizações e alertas imediatos sobre possíveis problemas sem a ajuda da tecnologia.
Uma empresa canadense chamada Farmers Edge captura imagens diárias de satélite de fazendas e as combina com outros dados relevantes, incluindo informações de mais de 4.000 estações meteorológicas conectadas.
Além disso, vários países, incluindo Irlanda e Gana, dependem do monitoramento de culturas por satélite para inspecionar áreas mais rapidamente do que os métodos tradicionais permitem.
E como os dados se relacionam com a agricultura de precisão e a sustentabilidade?
Ter a visão e o conhecimento de que as áreas da lavoura se diferem umas das outras e que cada uma tem uma especificidade diferente é o primeiro passo para a obtenção de um sistema produtivo mais sustentável, já que por exemplo, deixa-se de aplicar insumos em excesso, como os pesticidas.
Estes, tendo o uso indevido, podem causar efeitos adversos em pessoas, plantas e outros seres vivos.
Felizmente, algumas empresas recrutam cientistas de dados para ajudá-las a desenvolver plataformas que analisam quando e quanto aplicar de pesticidas, afinal, de nada adianta ter os dados em mãos e não saber lidar com eles.
Já existe uma tecnologia que conta com sensores de internet das coisas (IoT) e inteligência artificial para determinar o tipo e a quantidade de insetos em uma plantação. Os agricultores obtêm um relatório associado e podem usá-lo para planejar suas abordagens de manejo de pragas.
O objetivo é ajudar os agricultores a controlá-las de forma econômica e com um impacto ambiental minimizado. Em outro caso uma startup israelense, desenvolveu um aplicativo de smartphone chamado Agrio que informa os agricultores sobre as doenças que afetam suas plantações ou aquelas encontradas em fazendas vizinhas.
Sensores para medir a quantidade de carbono no solo
Hoje também já há sensores que mensuram a quantidade de carbono que está no solo no momento do plantio, estimando se aquela área está agregando carbono ao longo do tempo.
Os cientistas estão examinando dados para melhorar a compreensão de como os solos agrícolas contribuem para as mudanças climáticas ao liberar gases de efeito estufa e essas informações podem ajudar na adaptação às mudanças climáticas (estas, que são preocupações iminentes!).
Uma outra situação é quando pensamos em herbicidas dessecantes. Eles só surtiram efeito se houver uma planta daninha, pois se a aplicação ocorrer no solo, o produtor estará “jogando dinheiro fora” e deixará de lado premissas relacionadas ao apelo ambiental.
Esses são alguns exemplos de como os dados contribuem com a agricultura de precisão, redução da pegada carbono e com a rentabilidade, pois com uma gestão mais localizada e inteligente, as aplicações ocorrerão na dose e no momento correto.
Assim, o resultado final que se enxerga é o aumento da produtividade e uma cultura mais eficiente e lucrativa, algo promissor para todos os envolvidos.
Agronegócio: compromisso com a alimentação da população
Uma outra aplicabilidade da ciência dos dados e que apresenta grande relevância é o compromisso do agronegócio em alimentar uma população crescente.
Este sem dúvidas é um dos principais desafios que até mesmo os governos estão se unindo para resolver e – uma maneira de alcançar isso – é aumentando o rendimento das terras agrícolas existentes por meio de decisões mais precisas.
Ainda sobre o gerenciamento dos problemas da cadeia de suprimentos, a empresa americana de consultoria McKinsey relatou que um terço dos alimentos produzidos para consumo humano é perdido ou desperdiçado a cada ano.
Para resolver isso, os ciclos de entrega de alimentos do produtor ao mercado precisam ser reduzidos e o conjunto de dados pode ajudar no alcance da eficiência dessas cadeias rastreando e otimizando as rotas dos caminhões de entrega.
O fato mais relevante e já considerado “um caminho sem volta” é que a análise de dados pode mudar para sempre o futuro do agronegócio, porém, estudos sugerem que estamos apenas começando a explorar a ponta do iceberg.
A capacidade de rastrear itens físicos, coletar dados em tempo real e prever cenários pode ser um verdadeiro divisor de águas nas práticas agrícolas.
A expectativa é que mais e mais dados surjam ao longo dos anos, o que esbarra no seguinte entrave: há uma carência extrema de profissionais que saibam manipular e “traduzir” os dados no campo.
Data Science no Agronegócio
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- compreender conceitos e gerenciar banco de dados;
- utilizar softwares e ferramentas para trabalhar com séries temporais voltadas para as necessidades do agronegócio;
- machine e deep learning (mineração de dados e modelos de predição baseados em inteligência artificial no agronegócio);
- apresentar os dados de forma eficiente por meio do storytelling e;
- implementar metodologias ágeis.
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Referências
- 6 Ways the Agricultural Industry Is Benefiting From Data Scientists, Towards Data Science, 2019. Disponível em: <https://towardsdatascience.com/6-ways-the-agricultural-industry-is-benefiting-from-data-scientists-b778d83f61db>. Acesso em: 19/10/2022.
- Big Data and Agriculture: A Complete Guide. Disponível em: <https://www.talend.com/resources/big-data-agriculture/#:~:text=Big%20data%20provides%20farmers%20granular,decisions%20ultimately%20improve%20farm%20yields>. Acesso em: 19/10/2022.
