Inteligência artificial (AI) – como é usada no dia a dia do agronegócio

Inteligência artificial (AI) - como é usada no dia a dia do agronegócio

O ano é 2021 e a Inteligência Artificial (AI) já não é mais novidade. Entretanto, novos mercados vem utilizando-a para potencializar os resultados positivos. O agronegócio vem explorando a Inteligência Artificial no dia a dia para melhorar a gestão e automatizar os processos. Neste artigo, vamos falar sobre alguns pontos importantes sobre a AI no agronegócio.

O que é Inteligência Artificial (AI)?

Inteligência artificial é a capacidade de dispositivos eletrônicos de funcionar de uma maneira que lembra o pensamento humano. Isso implica em perceber variáveis, tomar decisões e resolver problemas. Enfim, operar em uma lógica que remete ao raciocínio.

Podemos dizer que a IA aprende como uma criança. Aos poucos, o sistema (a depender do objetivo para o qual ele foi criado) absorve, analisa e organiza os dados de forma a entender e identificar o que são objetos, pessoas, padrões e reações de todos os tipos.

Ensinar os computadores a pensar, porém, não é tão simples. A Salesforce detalha que a questão passa por várias áreas da ciência da computação como Machine Learning, Deep Learning e Processamento de Linguagem Natural. “Todos esses termos juntos compõem tudo o que é a inteligência artificial e apontam para um futuro em que nossas plataformas e sistemas terão inteligência suficiente para aprender”, explica.

Então vamos às definições:

Machine Learning:
Em vez de programar regras para uma máquina e esperar o resultado, conseguimos deixar que a máquina aprenda essas regras por conta própria a partir dos dados, chegando ao resultado de forma autônoma. As recomendações personalizadas na Netflix e na Amazon, por exemplo, indicam os títulos de acordo com o que o usuário assiste. Conforme você inclui dados (assiste) o sistema aprende o que você gosta.

Deep Learning:
Quando falamos de aprendizado profundo, estamos nos referindo à uma parte do aprendizado de máquina que utiliza algoritmos complexos para “imitar a rede neural do cérebro humano” e aprender uma área do conhecimento com pouco ou sem supervisão. O sistema pode aprender como se defender de ataques, sozinho.

Processamento de Linguagem Natural:
Esse processamento utiliza as técnicas de machine learning para encontrar padrões em grandes conjuntos de dados puros e reconhecer a linguagem natural. Assim, um dos exemplos de aplicação do PLN é a análise de sentimentos, onde os algoritmos podem procurar padrões em postagens de redes sociais para compreender como os clientes se sentem em relação a marcas e produtos específicos.

Fonte: Tecnoblog

Plataforma de business intelligence e analytics

Quais são as aplicações da inteligência artificial na agricultura?

A cultura de dados é uma realidade de praticamente todo segmento de atuação. No entanto, processar dados dentro da lavoura é algo complexo demais para ser feito sem a ajuda de um sistema eficiente.

Por meio de redes instaladas no campo, é possível monitorar, em tempo real, desde operações mecanizadas até a quantidade de chuva que atinge cada setor. Também é possível fazer a rastreabilidade da produção de forma automatizada. Confira a seguir os pontos que mais sentem o impacto positivo da tecnologia na agricultura.

Monitoramento da lavoura

Uma dos maiores trunfos da agricultura digital é a possibilidade de fazer uma vistoria das plantações, baseando-se em imagens captadas por drones e em dados de sensores espalhados pela lavoura. O sistema consegue avaliar com precisão as a presença de pragas.

As armadilhas automáticas consistem em um aplicativo. Seus sensores ajudam o produtor a saber quando é necessária a aplicação de um defensivo agrícola. Esse combate precisa ser feito no momento certo e em locais específicos, controlando as pragas sem um gasto alto e com menor impacto no meio ambiente.

Outros tiposde informações podem ser geradas, como a orientação ao produtor sobre qual insumo agrícola usar, em qual momento e em que quantidade para que ele consiga atingir o máximo de produtividade em sua fazenda. A técnica do machine learning consegue cruzar informações e padrões, identificando, por exemplo, que uma parte da lavoura demonstra uma baixa quantidade de nutrientes no solo ou ausência de água. Tudo bem antes que isso possa ser notado a olho nu.

Previsão meteorológica

Em vez de contar somente com as previsões do tempo para a região em que trabalham, agricultores já têm acesso à predições de temperatura, vento, incidência solar e chuva. O sistema se baseia em dados locais das propriedades. Essa precisão das informações gera mais confiabilidade e dá mais segurança ao produtor.

Fica bem mais fácil saber exatamente em qual parte da lavoura é necessário reforçar a irrigação ou o uso de fertilizantes — um tipo de técnica que é comum na agricultura de precisão.

Veículos autônomos

Quando falamos de máquinas agrícolas, já existem protótipos de tratores telemáticos, ou seja, que possuem autodireção. Mas IA inteligência artificial vai levar essa automação para outro patamar.

Esses veículos terão a capacidade de decidir interromperem suas atividades em caso de chuva muito forte, por exemplo, mudando de rota e se encaminhando para um local mais apropriado. O processo é acompanhado de forma remota pelo produtor e seus colaboradores através do smartphone.

Com a capacidade de apontar ameaças a partir de padrões analisados em um banco de dados gigantesco, um veículo terrestre não-tripulado também é capaz de dosar com precisão a quantidade de defensivo em uma lavoura, sem nenhuma interferência humana direta.

Na mesma linha, colhedoras inteligentes de culturas perenes, como café ou laranja, podem transitar pela plantação e identificar os frutos maduros, descartando também aqueles que já apodreceram ou apresentam algum tipo de irregularidade.

Fonte: Totvs

As empresas mais inovadoras da atualidade têm uma estratégia de Inteligência Artificial (AI). É assim que elas  obtêm insights que informam decisões de negócios e podem ser usados ​​para automatizar e otimizar processos. E mais importante do que entender o que é, é perceber como as decisões de uma empresa podem ser afetadas positivamente por decisões baseadas em um estudo inteligente do seu próprio histórico.

Como transformar esse grande volume de dados em inteligência, de maneira a auxiliar na tomada de decisões estratégicas na empresa? É o que o AGROBI faz.

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