A inovação tecnológica avança a passos largos, e a inteligência artificial (IA) se destaca como um dos principais motores dessa transformação. No agronegócio, essa tendência não é diferente.
Com uma quantidade cada vez maior de dados sendo gerada nas fazendas, a IA surge como um aliado valioso para otimizar processos agrícolas. A necessidade de anotar e analisar dados manualmente está sendo substituída por soluções automatizadas.
O pesquisador Jayme Barbedo, da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), já aponta a presença de tecnologias dotadas de inteligência artificial no campo.
Dentre muitas, ele menciona a ordenha automática e a detecção de ervas daninhas como exemplos de práticas inovadoras. No entanto, Barbedo ressalta a importância de continuar aprimorando essas ferramentas.
A IA tem potencial para revolucionar o modo como as atividades agrícolas são realizadas, mas, para que o Brasil possa aproveitar plenamente essas inovações, é crucial investir em tecnologia nacional.
Em paralelo, é vital que as soluções sejam desenvolvidas com base em fontes confiáveis para atender aos interesses reais da população. Dito isso, vamos explorar algumas das principais aplicações da IA no agronegócio.
Como a inteligência artificial impulsiona o agro?
Imagem: Freepik/reprodução
1. IA auxilia o monitoramento de lavouras
O monitoramento de lavouras com IA inclui imagens, variáveis climáticas e dados sobre pragas. Jayme Barbedo explica que isso pode ser feito de maneira estática, por meio de sensores fixos, ou dinamicamente, usando drones e robôs.
A implementação dessas tecnologias ainda enfrenta desafios no ambiente agrícola. Porém, esses empecilhos devem ser vencidos nos próximos anos.
2. Previsão de safras e clima
Modelos de previsão de safra que consideram variáveis climáticas são comuns. No entanto, a IA está ampliando esses modelos, incorporando imagens de satélite.
Barbedo acredita que a precisão dessas previsões também deve continuar aumentando nos próximos anos, beneficiando o setor agrícola como um todo.
3. Otimização da irrigação e fertilização
A irrigação e fertilização tradicionais nem sempre refletem as necessidades reais das lavouras. Com sensores mais acessíveis, os agricultores podem coletar dados extensos para um manejo ideal.
A IA, ao ser bem treinada, aprende padrões complexos e fornece respostas eficazes, segundo o pesquisador da Embrapa.
Apesar das muitas vantagens oferecidas pela IA, a adoção ainda enfrenta resistência. Jayme Barbedo sugere que é necessário um processo de capacitação para que os produtores se convençam dos benefícios dessas novas tecnologias.
*Com informação do Agrishow Digital.
