Inteligência Artificial na agricultura: o que é, como ela já está atuando na maior rentabilidade das lavouras e o que podemos esperar dessa tecnologia.

Especialistas afirmam que uma nova era está por vir: a Inteligência Artificial está prestes a revolucionar diversos setores, dentre eles o agronegócio.

E muito se engana quem acha que a Inteligência Artificial se trata somente das máquinas extremamente tecnológicas. É um tema que abrange toda a agricultura, podendo colaborar com a otimização de todas as áreas.

Isso porque o agro é extremamente complexo, exigindo tomadas de decisão considerando inúmeros detalhes, desde o campo até a comercialização das commodities.

Com a IA todas tudo isso pode ser feito de forma mais rápida e eficaz. Saiba como e entenda mais sobre a Inteligência Artificial na agricultura neste artigo!

O que é Inteligência Artificial na agricultura?

A Inteligência Artificial (IA) é uma ciência multidisciplinar que busca desenvolver softwares e/ou máquinas que podem “pensar”, parecido como seres humanos trabalhamos. Ou seja, essas criações são consideradas “inteligentes”.

O objetivo da IA é ser capaz de fazer coisas como reconhecer padrões, tomar decisões e julgar, coisas que antes somente nós humanos seríamos capazes de fazer. A diferença é que ela consegue processar quantidades gigantescas de dados e de maneira muito mais rápida e eficaz que nós.

Além disso, a Inteligência Artificial (IA) permite que as máquinas aprendam com a experiência, se ajustem a novos dados e executem tarefas.

A maioria dos exemplos de IA que ouvimos hoje – desde computadores que jogam xadrez a carros autônomos – dependem fortemente da aprendizagem profunda e do processamento de linguagem natural.

Na agricultura sua aplicação pode fornecer aos produtores informações sobre as culturas em tempo real, ajudando a identificar quais áreas precisam da quantidade ideal de irrigação, adubação ou defensivos. Pode também auxiliar em toda a logística da operação agrícola, além de colaborar com o manejo e bem-estar animal, dentre outras inúmeras possibilidades.

Como funciona a Inteligência Artificial?

Uma IA sempre é feita para resolver um problema e considerando a coleta de dados para essa solução.

Com isso, é identificado um padrão nesses dados por meio de algoritmo. Depois, esse modelo é treinado, sendo escolhidos a plataforma e a linguagem de programação mais adequada.

Ao final, é preciso implementar e monitorar, verificando possíveis ajustes e melhorias.

Esse processo é o básico para a criação de uma Inteligência Artificial na agricultura ou em qualquer outro setor.

Existem alguns tipos de IA identificadas até hoje e várias formas de classificá-las, dependendo do que é considerado. A seguir você vai conferir uma das principais classificações.

Classificação por funcionalidades

Na Figura 1 é possível visualizar o esquema da classificação por funcionalidades e a seguir mais detalhes.

Inteligências artificiais reativas

São o tipo mais antigo e, por consequência, o mais básico. Não possuem armazenamento, não sendo possível utilizar experiências passadas para melhorar suas atividades futuras. Ou seja, elas não podem aprender com o tempo e a experiência de uso.

Essas inteligências observam ações ao vivo e começam a reagir a elas, exatamente como o nome já explica.

Por exemplo, um jogo de xadrez foi disputado em 1996 entre Deep Blue da IBM (uma IA da empresa IBM) e Garry Kasparov (um jogador de xadrez). Kasparov foi derrotado pelo Deep Blue da IBM, que é uma máquina responsiva.

No entanto, o Deep Blue da IBM é uma máquina reativa que não possui armazenamento nem experiência anterior em xadrez; ele apenas vê as peças do tabuleiro de xadrez e responde usando os protocolos existentes.

Inteligências artificiais com memória limitada

Como o nome indica, essas IAs têm memória limitada e podem armazenar informações por um período limitado de tempo.

Existem muitos carros autônomos disponíveis que usam a tecnologia de memória limitada, armazenando dados como a velocidade atual de outros veículos, distância entre veículos, limite de velocidade e navegação de rota.

Também é muito utilizada em sistemas de reconhecimento facial, chatbots, assistentes virtuais e outros.

Teoria das IAS Mentais

Os seres humanos têm diferentes tipos de sentimentos e emoções que controlam seu comportamento. Os pesquisadores da Teoria da Mente estão planejando desenvolver uma máquina de IA que possa simular o comportamento humano.

Um dos objetivos dos pesquisadores é desenvolver máquinas que possam se relacionar com os humanos e compreender a inteligência humana para que possam compreender o impacto desses sentimentos e emoções.

Essas IAs seria capaz de compreender o ser humano e ter uma interação mais empática e assertiva. No entanto, essa tecnologia ainda está em desenvolvimento.

IAs de autoconsciência

Essas seriam o objetivo final do desenvolvimento de Inteligência Artificial. Apenas na dimensão de estudos, essa tecnologia terá capacidade de auto decisão, sendo conscientes delas próprias, pensando e relacionando exatamente como os humanos.

Tipos de IA por capacidades

Inteligência Artificial Estreita: como o próprio nome diz, ela só executa a tarefa para qual foi designada, ou seja, elas englobam os IAs de memória reativa e limitada.

Inteligência Artificial Geral ou Forte: o objetivo dessa IA é ser o mais similar possível com a inteligência humana, aprendendo e aplicar o conhecimento adquirido em situações diferentes para quais foi designada.

Super IA Inteligência Artificial: o objetivo mais polêmico e o ponto mais alto, até agora, conhecido do que uma IA pode ser capaz no futuro: compreender emoções humanas e vivênciá-las por ela mesma.

Outros ramos da Inteligência Artificial

Ainda temos subráreas (ou ramos) dentro da Artificial Artificial, como o Machine Learning e o Deep Learning representados abaixo na Figura 2.

Quais são os impactos positivos da Inteligência Artificial na agricultura?

São diversas as aplicações da Inteligência Artificial na agricultura, porém aqui elencamos as que já são entendidas como as principais ferramentas que beneficiam o agro:

Previsão do tempo e dos preços

Você já sabe o quão difícil é para os agricultores tomarem a decisão certa na lavoura considerando as condições climáticas. O mesmo se aplica à comercialização da safra: as variações de preços podem ser tão sorrateiras como a previsão da chuva.

A Inteligência Artificial pode ajudar em previsões melhores das condições do clima e dos preços, já que consegue processar uma quantidade muito maior de dados de uma maneira bem mais eficiente.

Um exemplo disso é essa aplicação do Google publicada na revista Science que, com o Deep Learning, consegue prever condições climáticas com 90% de precisão e com 10 dias de antecedência (Lam et al., 2023). 

Monitoramento da Saúde das Culturas

É possível diagnosticar doenças e deficiências nutricionais com a Inteligência Artificial. Para isso, primeiramente, imagens de plantas são pré-processadas por meio de tecnologia de visão computacional, detectando, segmentando e classificando as imagens.

Por meio da subárea da Inteligência Artificial Deep Learning é possível construir modelos matemáticos e assim fazer as diagnoses de doenças, como no exemplo da Figura 3.

Robótica Agrícola

A robótica já é amplamente utilizada em diversos setores do agro, principalmente na indústria. Porém, diversas empresas de IA estão desenvolvendo robôs para realizarem múltiplas tarefas, como verificar a qualidade das colheitas (e não só realizar a colheita), detectar e controlar plantas daninhas, além de fazer tudo mais rápido.

Abaixo, na Figura 4, você pode ver um exemplo aplicado de um robô que promete eliminar até 100 mil plantas daninhas por hora utilizando lasers de precisão, câmeras de alta resolução e, é claro, Inteligência Artificial.

Agricultura de Precisão

A Agricultura de Precisão está estreitamente relacionada com a aplicação certa, no momento certo e na dose correta. A Agricultura de Precisão atual já usa a interpolação de dados e outras técnicas, mas com a Inteligência Artificial isso fica em outro nível de precisão.

Os dados obtidos dos sensores e/ou coletas podem ser, por exemplo, alimentados em um modelo de aprendizado de máquina como entrada para reconhecimento de estresses das lavouras.

Além disso, a Inteligência Artificial na agricultura torna ainda mais real o uso de máquinas autônomas no campo. Veja a seguir o trator autônomo que a John Deere lançou recentemente:

Manejo Animal

Embora aqui o tema central seja Inteligência Artificial na agricultura, é muito difícil deixar de falar do manejo animal, especialmente pelo fato de que os mais recentes estudos sobre IA no Brasil dentro do setor agro se trata exatamente da pecuária.

Na revisão sobre o tema elaborada no trabalho de Silva et al. (2023) fica claro que a utilização da Inteligência Artificial possibilita a identificação e contagem dos animais de maneira remota, além da observação do comportamento animal e formação de um banco de dados mais robusto. Tudo isso faz com que a produção seja mais rentável e eficiente.

No estudo de Borba et al. (2022) foi também observar os mesmos benefícios com o uso da IA na pecuária, destacando-se o gerenciamento e tomada de decisão mais precisos.

Abaixo, na Figura 5, você pode conferir uma Inteligência Artificial para aves, mas o mesmo pode ser feito para o gado. Nesse exemplo os algoritmos são treinados para analisar dados de vídeo e determinar o que as galinhas estão fazendo: se estão bebendo, comendo, dormindo ou fazendo algo estranho que pode ser indicativo de doenças ou problemas comportamentais.

Conclusão

Podemos facilmente afirmar que as inteligências artificiais já utilizadas na agricultura consistem principalmente na Agricultura de Precisão e robótica, além do manejo animal na pecuária. Sobre as outras aplicações aqui apresentadas podemos dizer que ainda não estão em plena adoção pelo campo, mas que no futuro com certeza farão toda a diferença no manejo das lavouras.

É claro que nada substitui o conhecimento dos produtores sobre sua propriedade e lavoura, mas também é plausível que todo esse conhecimento possa ser traduzido em modelos matemáticos e transformados para uma IA, fazendo com que sejam criadas novas formas de manejo mais eficazes e otimizadas.

Embora a princípio algumas aplicações possam até assustar, é importante lembrar que a inovação e tecnologia não são novidade na agricultura. A Inteligência Artificial é apenas a forma mais recente para elaborar novas tecnologias e ferramentas que chegam para contribuir com nosso setor e fazê-lo ainda melhor.

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Referências

COSTA BORBA, M.; RAMOS, J.E.S.; RAMBORGER, B.M.; MARQUES, E.O.; MACHADO, J.A.D. Gestão no meio agrícola com o apoio da Inteligência Artificial: uma análise da digitalização da agricultura. Revista em Agronegocio e Meio Ambiente, v. 15, n. 3, p. 1-22, 2022.

COSTA, M. Tipos de Inteligência Artificial. 2023. Disponível em: https://www.alura.com.br/artigos/tipos-inteligencia-artificial-ia. Acesso em: 25 de novembro de 2023.

SILVA, A. M., SANTOS, F. K., MACHADO, P. B., BERGHAHN, L. G., CAMPOS, G. P., ARAÚJO, C. V., ARAÚJO, S. I., MENEZES, F. L. Use of Artificial Intelligence in Livestock: Literature review. Research, Society and Development, [S. l.], v. 12, n. 4, p. e6612440777, 2023. DOI: 10.33448/rsd-v12i4.40777.

LAM, R.; SANCHEZ-GONZALEZ, A.; WILLSON, M., WIRNSBERGER, P.; FORTUNATO, M.; ALET, F.; BATTAGLIA, P. Learning skillful medium-range global weather forecasting. Science, eadi2336, 2023. DOI:  10.1126/science.adi2336.

LAVAGNOLI, S. O que é Deep Learning e Machine Learning? Como Funciona e Qual é a Melhor Opção? Disponível em: https://www.opencadd.com.br/blog/machine-learning-ou-deep-learning. Acesso em 05 de dezembro de 2023.

RIZZOLI, A. 8 Practical Applications of AI in Agriculture. 2021. Disponível em: https://www.v7labs.com/blog/ai-in-agriculture. Acesso em 05 dez. 2023.

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