Conhecer e registrar a realidade a partir da coleta e processamento de dados em tempo real

Dados da realidade para soluções precisas

Conhecer e registrar a realidade a partir da coleta e processamento de dados em tempo real
Conhecer e registrar a realidade a partir da coleta e processamento de dados em tempo real

O ano é 2021. Bem diferente da época de 2016 ou 2017, hoje já faz parte do dia a dia de muitos produtores as operações mecanizadas automatizadas, diversas práticas de agricultura de precisão, drones cumprindo funções entre mapeamentos para finalidades diversas assim como para aplicação de insumos químicos ou biológicos.

Todas essas operações são realizadas de modo automático e os dispositivos que as realizam contam com a habilidade de tomar algumas decisões em tempo real para garantir o sucesso da tarefa.

Para as poderosas e tecnológicas máquinas atuais, tomar decisões em tempo real exige muito além de realizar volumes exorbitantes de cálculos de modo extremamente rápido. É exigida a habilidade de lidar com obstáculos não previstos nas instruções de funcionamento deixadas pelos programadores. Isso significa ser capaz de identificar um problema, classificá-lo e criar uma ação para superá-lo, baseando-se nas informações já armazenadas.

E neste ponto chegamos na outra parte fundamental desta revolução: os sensores. São os mais diferentes sensores, que permitem a captação de informações relacionadas aos processos agrícolas e a conversão destas informações em dados computacionais, sendo não apenas utilizado naquele momento, mas podendo ser armazenado e utilizado como fonte de aprendizado pela própria máquina nos seus processos de tomada de decisão futuros.

Por isso bancos de dados são extremamente importantes, assim como toda a logística de obtenção e armazenamento de dados para sistemas agrícolas baseados em inteligência artificial.

E é neste caminho que a revolução tecnológica da agricultura vai seguir no curto/médio prazo: aumentar o acerto das tomadas de decisões baseando-se no processamento de dados do momento atual utilizando dados das operações anteriores como recurso de aperfeiçoamento. Não apenas com operações mecanizadas, mas em todas as etapas do processo produtivo, desde a qualidade dos insumos, até a mesa da população.

Nesta matéria vamos listar de modo abrangente as mais recentes contribuições da Inteligência Artificial para a agricultura de precisão.

Desenvolvimento direcionado da Internet das Coisas ou Internet of Things (IoT)

Desenvolvimento direcionado da Internet das Coisas ou Internet of Things (IoT)
Desenvolvimento direcionado da Internet das Coisas ou Internet of Things (IoT)

Volumes massivos de dados são gerados diariamente. Eles podem ser armazenados e organizados em estruturas que permitam analisá-los para diferentes finalidades.

Estamos falando sobre dados de condições climáticas, registros de solo, vulnerabilidade ao ataque de pragas, novas pesquisas, imageamentos e etc. A IoT busca conectar cada dispositivo a uma rede de comunicação para que seja possível o processamento adequado dos dados atuais para obter o melhor desempenho operacional possível, com soluções arrojadas.

Geração de soluções por imagens

O poder da visão computacional

Geração de soluções por imagens
Geração de soluções por imagens

No atual cenário tecnológico, uma das áreas mais discutidas no agro é a Agricultura de Precisão. O imagemento por drones pode promover análises rigorosas da condição de campo, no monitoramento dos cultivos e escaneamento dos campos.

Com uma combinação tecnologias de visão computacional, dados coletados por drones e IoT, é possível aumentar o nível de acerto nas tomadas de decisão. Fabricantes de drones comerciais, como a Aerialtronics, tem utilizado a Plataforma Watson de IoT e os APIs de Reconhecimento Visual da IBM.

Algumas aplicações de visão computacional podem ser

Detecção de Doenças

O sensoriamento e a análise de imagens garantem que as imagens de folhas de plantas sejam selecionadas em: áreas das superfícies, área doente e não doentes da folha. A área infectada pode então ser colhida e enviada ao laboratório para diagnose posterior. Este tipo de análise também pode auxiliar na identificação de pragas e identificar deficiência de nutrientes.

Determinação do ponto de colheita

Imagens de diversos cultivos sob luz branca ou ultra-violeta (UVA) ajudam a checar o quão madura está a produção. A partir desta análise, os produtores podem criar diferentes tipos de maturidade, de acordo com o produto ou com a categoria e assim organizar sua logística antes de enviar o produto ao mercado.

Manejo no campo facilitado pela Inteligência Artificial

Agilidade e economia

Manejo no campo facilitado pela Inteligência Artificial
Manejo no campo facilitado pela Inteligência Artificial

A utilização de imagens de alta definição obtidas a partir de drones, permite estimativas em tempo real de condições de campo, pela construção de mapas e determinação de pontos que necessitem de recursos como água, fertilizantes e pesticidas.

A otimização do uso de recursos é fortemente beneficiada com esta prática.

Identificação da melhor combinação de fatores agronômicos

O uso da Inteligência Artificial auxilia muito na escolha da melhor opção entre possíveis combinações de fatores, como a escolha da melhor cultura, qual híbrido utilizar sob determinadas condições de solo, clima, tipos de planas daninhas e infestações por pragas em determinada área. Pode auxiliar na recomendação personalizada baseada nas condições nativas do produtor que a requisitar. Até mesmo fatores externos como tendências de mercado, preço praticado, necessidades dos consumidores e estética podem também ajudar no direcionamento para a melhor decisão por parte do produtor.

Monitoramento da saúde dos cultivos

O sensoriamento remoto associado com imageamento hyperspectral e o scanner a laser 3D são cruciais na construção de métricas dos cultivos em grandes áreas.  Estas técnicas têm potencial para introduzir uma mudança revolucionária na forma como as áreas produtivas são gerenciadas, tanto em relação a tempo como esforço.

Técnicas de automação da irrigação

Automatizando com inteligência

Técnicas de automação da irrigação
Técnicas de automação da irrigação

A irrigação é um dos processos de maior trabalho intensivo analítico nos cultivos. Computadores treinados com Inteligência Artificial munidos de bancos de dados sobre os padrões climatológicos, qualidade do solo e cultura a se desenvolver, podem automatizar a irrigação e aumentar a produtividade.

A importância dos drones

Valores do mercado

A importância dos drones
A importância dos drones

Drones participam cada vez mais dos processos produtivos devido à sua versatilidade e facilidade de operação. De acordo com levantamento recente, o mercado mundial de soluções baseadas em drones é avaliado em $127,3 bilhões sendo que o mercado de drones para o agro mundial é avaliado em $32,4 bilhões.

Agricultura de precisão

A agricultura de precisão é uma técnica mais sofisticada e precisa de cultivo que substitui o trabalho repetitivo e intensivo. Entre os objetivos da agricultura de precisão estão: um sistema de posicionamento de alta precisão, mapeamento geológico, sensoriamento remoto, comunicação de comunicação eletrônica, tecnologias de aplicação variada, estimador ótimo de momento de colheita e plantio, manejo dos recursos hídricos, manejo de nutrientes nos solos e nas plantas e um bom sistema de detecção de ataque por pragas.

Objetivos da agricultura de precisão

Lucratividade

A Inteligência Artificial permite analisar grandes volumes de dados para correlacionar culturas e mercados considerando se baseando em custos e indicadores de rentabilidade.

Eficiência

Adotando algoritmos de Inteligência para processar dados de alta precisão o produtor passa a ter oportunidades de otimizar, acelerar e reduzir custos de processos agrícolas. Estes procedimentos resultam no aumento da eficiência dos recursos.

Sustentabilidade

A melhoria do desempenho ambiental nas operações e a redução de custos com desperdícios de insumos e produtos garantes melhores resultados econômicos. No geral observa-se uma melhora em todos os indicadores de performance.

Exemplos de manejo utilizados na agricultura de precisão

Detecção de diferentes níveis de estresse em uma planta via imagens de alta resolução captadas por múltiplos sensores e processamento destes dados a partir de algoritmos de Inteligência Artificial.

Estes algoritmos são treinados a partir de milhares de imagens a passam a serem capazes de detectar diferentes níveis de estresse nas plantas. Esta abordagem pode ser organiza em 4 estágios sequenciais: reconhecimento, categorização, quantificação e previsão para tomar decisões precisas e corretas.

Manejo da produção usando Inteligência Artificial

O fato é que Inteligência Artificial na agricultura significa mais do que robôs. Ela irá cada vez mais estar presente processando todo tipo de informações coletadas das diferentes etapas produtivas e utilizando-as para orientar sobre as próximas decisões, que devem ser orientadas para atender com o máximo rendimento a necessidade atual nos mais diversos processos agrícolas.

Com a emergência destas tecnologias “futurísticas” como a inteligência artificial, aprendizado de máquinas em nuvem, imageamento por satélites e métodos de análise avançados estão desenvolvendo um ecossistema.

A fusão destas tecnologias está possibilitando aos produtores atingirem médias maiores de produtividade por hectare e melhor controle sobre a qualidade dos produtos, garantindo suas lucratividades.

Desafios na adoção da Inteligência Artificial na Agricultura

A obtenção de dados temporais

Desafios na adoção da Inteligência Artificial na Agricultura
Desafios na adoção da Inteligência Artificial na Agricultura

Embora a Inteligência Artificial represente imensas oportunidades de aplicações na agricultura, ainda prevalece a baixa familiaridade com soluções deste tipo em máquinas avançadas de alta tecnologia pelo mundo.

É grande a exposição dos cultivos a riscos devidos a fatores externos como variações de condição climática, variações nas condições de solo e vulnerabilidade ao ataque de pragas. Um planejamento de cultivo realizado no início da safra pode deixar de ser adequado no seu decorrer sendo influenciado por estes fatores externos.

Para serem efetivos, sistemas construídos com Inteligência Artificial requerem grandes quantidades de dados para o treinamento das máquinas ser efetivo na efetuação de inferências e previsões.

Apenas nos casos de grandes áreas agrícolas os dados espaciais podem ser facilmente coletados. Já a obtenção de dados temporais é mais complexa e desafiadora pois exige a repetição do processo de coleta de dados em diferentes tempos, que no caso de series de dados anuais ou outros ciclos, torna sua obtenção mais lenta e também mais caros.

Como bases de dados agrícolas relacionadas a diferentes ciclos produtivos levam um tempo para se estruturarem, já que os dados muitas vezes são coletados 1 vez por ano, modelos de aprendizado de máquinas efetivos podem levar um tempo considerável para serem obtidos.

O futuro da agricultura está altamente ligado a utilização de programações que permitam com que as máquinas coletem dados e aprendam a tomar decisões para garantir o melhor acerto possível diante de novas situações. Apesar de haver diversas aplicações já em uso, ainda existem muito mais áreas a serem exploradas do que temos no momento. Ainda que fiquemos admirados observando os avanços já obtidos, a introdução da inteligência artificial na agricultura de precisão ainda está começando.

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