É fato que a revolução tecnológica no agronegócio tem sido impulsionada pelo uso de Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL). Mas como essas tecnologias estão transformando o campo? Quais são os benefícios para os agricultores?

O uso de tecnologias digitais tem potencial para aumentar significativamente a produtividade agrícola. Em um cenário onde a demanda por alimentos continua a crescer e os recursos naturais estão cada vez mais escassos, essas tecnologias são vitais para melhorar a eficiência do setor.

Mas como exatamente o ML e o DL estão contribuindo para esse aumento de produtividade?

Com modelos de ML, agricultores podem antecipar o rendimento das suas colheitas com alta precisão, baseando-se em dados históricos e condições climáticas atuais.

Além disso, saber o rendimento das culturas permite que o produtor possa se organizar logisticamente para armazenar e escoar seus produtos agrícolas. Da mesma forma, a detecção precoce de pragas e doenças por meio de DL pode evitar perdas significativas, permitindo intervenções rápidas e eficazes.

Outra pergunta que pode surgir é: Como essas tecnologias podem ser implementadas no dia a dia das operações agrícolas?

A robótica agrícola, impulsionada por algoritmos de DL, está redefinindo a forma como as tarefas no campo são executadas.

Máquinas autônomas equipadas com visão computacional estão começando a realizar atividades complexas como plantio e colheita.

Qual é o futuro dessas inovações no agronegócio e quais são as suas implicações para o setor? Ficou curioso? Fique com a gente e responda essas e outras perguntas!

O que é Machine Learning?

O Machine Learning é uma subárea da inteligência artificial (IA) focada no desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitem que os sistemas computacionais aprendam e tomem decisões baseadas em dados.

Em outras palavras, o Machine Learning refere-se ao processo de criação de um modelo matemático a partir de um conjunto de dados para fazer previsões e tomar decisões.

Alguns exemplos cotidianos que utilizam M.L. são: reconhecimento de imagem e voz, sistemas de recomendação como os usados pela Netflix e Amazon, veículos autônomos e processamento de linguagem natural (como tradutores automáticos e chatbots).

Mas como o Machine Learning pode ser aplicado na agricultura? Previsão de safras, detecção de pragas e doenças, construção de mapas de fertilidade para aplicação de fertilizantes a taxa variável e classificação de grãos e frutas, são exemplos de aplicações.

Diferente de sistemas tradicionais de programação, onde regras explícitas são codificadas por programadores, o ML utiliza métodos estatísticos para permitir que os computadores identifiquem padrões e façam previsões ou decisões com base em exemplos de dados.

Um exemplo disso, é a modelagem da produtividade. Ela consiste em uma área de pesquisa e aplicação que visa prever os rendimentos das culturas com base em dados coletados em campo. Essa previsão é necessária para otimizar o uso de recursos, tomar decisões informadas e maximizar a produção.

Neste contexto, o uso de técnicas de Machine Learning tem se destacado, permitindo que os agricultores tomem decisões mais assertivas e eficientes.

Etapas da modelagem de dados

Os passos descritos a seguir mostram as etapas da modelagem de dados para você compreender melhor como funciona o processo:

O processo de modelagem começa com a coleta de dados. Essa coleta pode ocorrer em campo ou em um banco de dados já existente. É o chamado banco de dados de entrada.

Ele contém informações variadas, como:

• Variáveis Biométricas: Medidas relacionadas ao crescimento das plantas, como altura, diâmetro do caule, número de folhas, área foliar, etc.
• Dados de Solo: Propriedades físicas e químicas do solo, como pH, teor de nutrientes, textura, etc.
• Dados Climáticos: Precipitação, temperatura, umidade relativa, radiação solar, etc.

A variável de saída é o que queremos prever. No contexto agrícola, isso pode se referir, por exemplo, à produtividade. Caso a cultura seja soja ou milho, a produtividade pode ser expressa em kg ha^-1. Caso a cultura seja a cana-de-açúcar, por exemplo, a variável de saída pode ser expressa em toneladas de cana-de-açúcar por hectare.

Então, dentro dos algoritmos de ML, há vários conhecidos, porém, para culturas agrícolas existem modelos eficientes e que exigem menor poder computacional, como é o caso dos modelos de regressão.

Esses modelos podem ser usados com técnicas de ML para prever a produtividade de culturas variadas, desde cana-de-açúcar até dendê.

Um exemplo utilizado é o XGBoost. Esse algoritmo baseado em árvores de decisão utiliza técnicas de boosting para melhorar a precisão das previsões. Ele pode lidar com dados não lineares e interações complexas entre variáveis. Em cada árvore de decisão, o modelo irá tentar corrigir o erro da árvore anterior para que ele seja mais preciso.

O processo de modelagem por XGBoost envolve geralmente os seguintes passos:

• Divisão dos dados: O banco de dados é dividido em conjuntos de treinamento e teste. Geralmente usa-se 70% dos dados para criar o modelo e 30% para validá-lo.
• Treinamento do modelo: O modelo é treinado usando o conjunto de treinamento, ajustando os parâmetros do XGBoost.
• Avaliação do desempenho: Avaliamos o desempenho do modelo no conjunto de teste, usando métricas como R², erro médio absoluto (MAE) ou erro médio quadrático (MSE).
• Aplicação em novas culturas: Além das culturas tradicionais (soja, milho, arroz), o mesmo método pode ser aplicado a culturas emergentes, como a macaúba e tucumã.

A disponibilidade de um banco de dados existente é necessária para treinar o modelo com sucesso. Quanto mais dados se tiver sobre a cultura, mais robusto será o modelo.

Divisão dos algoritmos de Machine Learning

Os algoritmos de ML podem ser divididos em três principais categorias: aprendizado supervisionado, não-supervisionado e por reforço, como veremos a seguir:

Aprendizado supervisionado

Nesse método, o algoritmo é treinado com um conjunto de dados rotulados, ou seja, dados de entrada acompanhados de suas respectivas saídas corretas.

O objetivo é que o modelo aprenda a mapear as entradas para as saídas e, assim, possa prever a saída correta para novos dados não vistos.

Exemplos comuns incluem classificação (como identificar se um e-mail é spam ou não) e regressão (como prever o preço de uma casa com base em suas características).

Na agricultura, a aprendizagem supervisionada por ser usada até mesmo para prever preço de produtos. Imagine você, produtor rural, ser capaz de prever com base em oferta e demanda história os possíveis preços de seus produtos agrícolas? A aprendizagem supervisionada é capaz de fazer isso.

Aprendizado não supervisionado

Aqui, o algoritmo trabalha com dados que não possuem rótulos. O objetivo é encontrar padrões ou agrupamentos nos dados.

Um exemplo é a segmentação de clientes, onde os clientes são agrupados com base em comportamentos de compra similares sem qualquer informação prévia sobre os grupos.

Esses algoritmos também podem ser usados até mesmo para a coleta de informações previas de qual os melhores clientes para comprar sua produção. Nesse sentido, é com esses algoritmos é possível analisar dados de produção agrícola para agrupar culturas com características semelhantes e que podem, por vez, serem sujeitas ao menos manejo.

Aprendizado por reforço

Nesse método, o algoritmo aprende a tomar decisões através da interação com um ambiente dinâmico.

Ele recebe recompensas ou penalidades com base nas ações que realiza, e o objetivo é maximizar as recompensas ao longo do tempo.

Na agricultura inteligente, o aprendizado de reforço por ser usado em sistemas de irrigação automatizados. O algoritmo pode aprender a ajustar a quantidade de água fornecida às plantas com base nas condições climáticas, solo e necessidades específicas de cada cultura.

O que é Deep Learning?

O Deep Learning é uma subárea do Machine Learning que utiliza Redes Neurais Artificiais (RNA) com múltiplas camadas (profundas) para modelar e entender dados complexos e essa é a principal característica que diferencia ambos (Figura 2).

Inspiradas pela estrutura do cérebro humano, essas redes são compostas de camadas de neurônios artificiais que se conectam de maneira hierárquica.

As redes neurais profundas são particularmente eficazes em tarefas onde os dados possuem estruturas complexas e não lineares, como imagens, áudio e texto.

Imagine uma cultura agrícola em que, mesmo com um manejo mínimo, as plantas apresentam características distintas entre si. Um exemplo é a palmeira macaúba. Devido à ausência de melhoramento genético, as plantas dessa espécie mostram variações significativas. Essas diferenças não podem ser explicadas por modelos mecanicistas simples, sendo necessário utilizar modelos de aprendizado profundo (DL) para compreender as relações não lineares envolvidas.

Quando não há correlação entre as variáveis, os modelos de regressão tradicionais podem enfrentar dificuldades para compreender todas as interações complexas nos dados. Nesse cenário, os modelos baseados em RNAs podem ser empregados para visualizar e capturar essas interações não lineares

Por isso, a principal característica que distingue o Deep Learning de outras abordagens de Machine Learning é a sua capacidade de extrair automaticamente características de alto nível dos dados brutos, eliminando a necessidade de engenharia manual de características.

Existem vários tipos de arquiteturas de redes neurais em DL, cada uma adequada para diferentes tipos de problemas:

• Redes Neurais Convolucionais (CNNs): Amplamente usadas em tarefas de visão computacional, como classificação de imagens, detecção de objetos e segmentação de imagens. As CNNs são capazes de capturar características espaciais e hierárquicas em dados visuais.
• Redes Neurais Recorrentes (RNNs): Projetadas para trabalhar com dados sequenciais, como séries temporais e processamento de linguagem natural. As RNNs são capazes de manter informações ao longo de sequências e são usadas em aplicações como tradução automática e análise de sentimento.
• Redes Neurais de Longo Curto Prazo (LSTMs): Uma variante das RNNs que resolve problemas de dependência de longo prazo em dados sequenciais, tornando-as eficazes para tarefas como previsão de séries temporais e geração de texto.

A capacidade das redes de DL de aprender representações complexas a partir de grandes volumes de dados as torna ferramentas poderosas em várias aplicações, desde diagnósticos médicos até veículos autônomos, que também podem ser usados na agricultura.

Inovação tecnológica no setor agrícola

A aplicação dessas tecnologias no monitoramento de safras e previsão de colheitas representa uma inovação promissora.  

Ao analisar um banco de dados, como padrões de crescimento, condições climáticas e histórico de produção, os algoritmos podem prever o momento ideal para a colheita.

Essa previsão não apenas maximiza a eficiência na gestão de culturas, mas também auxilia os produtores a se prepararem adequadamente para a comercialização.

Outro aspecto é o diagnóstico de doenças em plantações. Detectar doenças precocemente é necessário para evitar sua propagação e minimizar perdas.

Com o uso da tecnologia, é possível treinar algoritmos para identificar padrões visuais associados a doenças em folhas, frutos ou até mesmo em raízes. Ao utilizar imagens de alta resolução e dados históricos, os produtores podem receber alertas precoces, permitindo a implementação rápida de medidas preventivas e aprimorando a saúde geral das plantações.

Além disso, o Machine Learning contribui para a otimização do uso de insumos. Ao analisar dados do solo, condições climáticas e características específicas das plantações, os algoritmos recomendam a quantidade ideal de insumos em cada área.

Veja que todos esses benefícios resultam na redução de custos de produção, o que pode culminar em maior rentabilidade para o produtor rural.

Essa personalização não apenas economiza recursos, mas também reduz o impacto ambiental associado ao uso excessivo de insumos.

Na tomada de decisões relacionadas ao clima, os algoritmos processam grandes volumes de dados climáticos históricos e em tempo real.

Isso permite que os agricultores ajam proativamente diante de condições adversas, como secas ou tempestades, ajustando estratégias de plantio e colheita para minimizar perdas e maximizar a eficiência.

Os benefícios econômicos do uso da modelagem no agronegócio são significativos. A redução de custos operacionais ocorre pela automação de tarefas, como monitoramento de safras, otimização de insumos e diagnóstico de doenças.

Isso não apenas economiza salários, mas também reduz os custos associados a erros humanos, resultando em uma gestão mais eficiente e financeiramente sustentável. Além disso, a produtividade aumenta à medida que as decisões são baseadas em dados precisos, contribuindo para um ciclo de produção mais ágil e rentável.

A adoção de tecnologias também cria oportunidades de negócios. Imagine que empresas especializadas em soluções de Machine Learning para agricultura podem oferecer serviços de consultoria, desenvolvimento de software personalizado e suporte técnico.

Além disso, a agricultura baseada em dados abre portas para parcerias inovadoras entre o setor agrícola e empresas de tecnologia, gerando um ecossistema propício para o surgimento de novos empreendimentos.

Em relação às tendências emergentes no uso de Machine Learning no agronegócio, observa-se um crescimento rápido e promissor. Essas tendências incluem a aplicação de técnicas avançadas, como aprendizado profundo (Deep Learning), e a integração de dados de sensores, drones e outras fontes para aprimorar ainda mais a eficiência e a sustentabilidade no campo.

Além disso, a aplicação de drones e sensores na agricultura moderna é fundamental para coletar dados essenciais sobre culturas e solo. O Machine Learning pode analisar esses dados, identificando padrões que auxiliam os produtores em suas decisões.

Além disso, outras tecnologias estão moldando o futuro do agronegócio, nós destacamos as principais para você acompanhar:

• Realidade virtual e aumentada

Essas tecnologias podem treinar produtores rurais e ajudá-los a tomar decisões informadas.

A visualização imersiva permite simular cenários e testar estratégias antes da implementação no campo.

• Inteligência Artificial Geral (AGI):

A AGI, se desenvolvida com sucesso, pode ter um impacto transformador no agronegócio.

Essa forma de inteligência artificial é adaptável a qualquer tarefa, desde otimização de culturas até logística.

• Robótica agrícola inteligente

Robôs e veículos autônomos estão sendo integrados à agricultura.

Algoritmos avançados permitem colheita automatizada e gestão autônoma de rebanhos.

• Sensores inteligentes

Sensores inteligentes e aprendizado de máquina permitem decisões em tempo real, adaptando-se a ambientes em constante mudança.

• Agroblockchain

A combinação de blockchain e Machine Learning garante rastreabilidade e transparência na cadeia de suprimentos agrícolas.

Cada estágio da produção, desde a plantação até o consumidor final, é registrado e verificado.

Essa transparência atende às demandas por alimentos seguros e facilita a rápida identificação de problemas, como surtos de doenças ou contaminação.

Aplicação de Machine Learning e Deep Learning por empresas do Agro

Embora a adoção de modelos de aprendizagem de máquina possa parecer distante para alguns, grandes empresas do setor agrícola já estão aplicando essas técnicas em seus equipamentos e processos.

Vamos explorar as quatro principais aplicações dentro dessas empresas para que você possa se manter atualizado sobre o assunto:

1. Utilização de Machine Learing (ML) pela John Deere

A John Deere é uma empresa líder na fabricação de máquinas agrícolas, como tratores e colheitadeiras.

Ela utiliza Machine Learning (ML) para otimizar o desempenho dessas máquinas.

Sensores integrados coletam dados em tempo real, como velocidade, consumo de combustível e condições do solo.

Algoritmos de ML ajustam automaticamente as configurações da máquina para aumentar a eficiência e minimizar o impacto ambiental.

2. Utilização de Deep Learning (DP) pela Blue River Technology:

A Blue River Technology, adquirida pela John Deere, desenvolveu o “See & Spray”. Esse sistema usa Deep Learning para identificar plantas daninhas individuais em campos.

O pulverizador aplica precisamente o herbicida apenas nas plantas indesejadas, economizando produtos químicos e reduzindo custos.

3. Utilização de Deep Learning pela Gamaya:

A Gamaya oferece serviços de diagnóstico aéreo de culturas usando drones e DL. Os drones capturam imagens multiespectrais de campos agrícolas.

Algoritmos de DL analisam essas imagens para detectar estresse hídrico, doenças e deficiências nutricionais nas plantas.

4. Utilização de Machine Learning (ML) pela Taranis

A Taranis combina imagens de satélite, drones e ML para monitorar grandes áreas de cultivo.

Seu sistema detecta variações no campo, como pragas, doenças e deficiências nutricionais.

Os agricultores recebem alertas em tempo real para tomar medidas preventivas.

Conclusão

Neste artigo, você aprendeu sobre Machine Learning e Deep Learning e como esses algoritmos podem ser usados na agricultura. Lembre-se que a toma de decisões baseadas em dados pode alavancar seus lucros e deixar sua lavoura mais sustentável.   

Você viu como a modelagem pode auxiliar na organização de sua fazenda, seja no armazenamento ou para escoar os produtos agrícolas de maneira assertiva.  

Esperamos que este artigo tenha sido útil e informativo para você, e que você possa aplicar os conhecimentos adquiridos na sua lavoura.

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Referências

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GRAVES, Laura; NAGISETTY, Vineel; GANESH, Vijay. Amnesiac machine learning. In: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2021. p. 11516-11524.

SHINDE, Pramila P.; SHAH, Seema. A review of machine learning and deep learning applications. In: 2018 Fourth international conference on computing communication control and automation (ICCUBEA). IEEE, 2018. p. 1-6.

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