Conheça o impacto da tecnologia da informação na agricultura e cinco formas de se aumentar a produtividade agrícola com analytics.
O agronegócio brasileiro é referência mundial. Além dos fatores naturais que favorecem a atividade econômica, os avanços tecnológicos aplicados ao setor estão se acelerando nas últimas décadas, principalmente no que se refere a tecnologia da informação. Para exemplificar essas informações, podemos citar alguns dados:
- O gasto global apenas com pesquisas de Inteligência Artificial exclusivamente voltadas a agricultura deve subir de 1 bilhão para 4 bilhões entre 2020 e 2026, alcançando 25.5% no CAGR (Compound Annual Growth Rate segundo a revista Markets&Markets.
- O gasto global com sistemas de conectividade no campo, e soluções tecnológicas ligadas a agricultura de precisão com sistemas de machine learning e inteligência artificial, devem triplicar até 2025 e atingir 15.3 bilhões de dólares segundo a BI Intelligence Research.
- O investimento mundial em dispositivos IOT deve atingir os 4.5 bilhões de dólares em 2025, segundo a PwC.
Por conta própria, os números já são animadores, entretanto, quando entendemos a importância do uso de analytics para a produção agrícola, eles se tornam ainda mais impactantes. A SciCrop é referência no assunto e irá explicar com propriedade: 5 formas de impactar a produção agrícola com analytics.
1- Monitoramento de plantações e emissão de alertas contra invasores e ameaças externas.
Técnicas de vídeo #analytics, quando unidas a IA e machine learning, podem ser escaladas facilmente para o monitoramento de grandes terrenos. Com a instalação de sistemas de câmeras, algoritmos podem facilmente diferenciar gêneros agrícolas de seres humanos ou animais silvestres, e dessa forma emitir avisos imediatos através de chatbots. Dessa forma, prejuízos relativos a invasão de propriedade podem ser evitados.
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2- Controle dos parâmetros climáticos e da taxa de crescimento das safras
Cruzando imagens coletadas por drones e dados de estações meteorológicas com sistemas GIS e algoritmos, é possível monitorar em tempo real o crescimento da cultura, assim como parâmetros relativos a condições climáticas da propriedade ou região: incidência de luz solar, índice pluviométrico, velocidade do vento, umidade relativa e muitos outros. Com isso, os produtores podem tomar decisões rápidas para reparar possíveis danos causados por alterações climáticas ou até mesmo ajustar preços com base nas estimativas de crescimento da safra.
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3- Planejamento do plantio através da análise do solo e florestamento de áreas
O uso de analytics voltado a agricultura permite prever a viabilidade da produção antes mesmo de iniciar o plantio. Redes neurais diferenciam trechos de solo por coloração através de imagens aéreas coletadas por VANTs ou satélites. A presença de vegetação também pode ser detectada. Com base nessa classificação, é possível saber qual é o gênero agrícola mais adequado a aquele solo, sua capacidade de apoiar o crescimento da plantação e quais as áreas estão livres para plantio.
4- Otimização do controle de pestes.
Através de um mecanismo muito semelhante ao apresentado no item anterior, a inteligência artificial consegue não só detectar pragas existentes na plantação, como também aquelas que estão na iminência de vir à tona. Combinando imagens aéreas a algoritmos e dados coletados por dispositivos IOT, é possível montar um dataset que permite determinar onde estão as potenciais e atuais pragas na plantação. Para facilitar ainda mais a vida do produtor, os sistemas conseguem calcular os melhores mix de defensivos com base nas análises, assim, o controle ocorre da forma mais rápida e eficiente possível.
5- Mapeamento de estradas e suporte para a cadeia de suprimentos em áreas agrícolas.
Em muitas áreas agrícolas, a falta de mobilidade e conectividade são obstáculos para o mapeamento de estradas. Entretanto, com analytics, é possível mapear estradas, detectar bloqueios e classificar condições de tráfego, elevando a previsibilidade nos trajetos de carga. Os algoritmos também ajudam a preencher os veículos com arranjos (ou mix) de cargas que otimizam o frescor dos produtos e utilizam a capacidade dos veículos a cada viagem.
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