22/11/2017 08:43 - Atualizado em 22/11/2017 08:45

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA AGRICULTURA: SONHO DISTANTE OU REALIDADE?

 

O avanço da tecnologia na agricultura é notável e tem viabilizado uma série de práticas que, há até pouco tempo, seriam inviáveis devido ao custo elevadíssimo. Um exemplo é o processamento de dados relacionados a uma lavoura. Se antes isso levaria dias e custaria uma fortuna, hoje é feito num piscar de olhos e a um valor acessível a um número cada vez maior de produtores. Isso tem tornado o manejo de culturas muito mais preciso e produtivo.

O barateamento da tecnologia é o ponto central da revolução AgTech. O sensoriamento remoto já é uma realidade na agricultura e, por meio de sistemas de GPS, coleta de imagens por satélites e outras tecnologias, o gerenciamento agrícola tem sido transformado radicalmente.

Máquinas inteligentes

Isso tudo, no entanto, pode soar trivial perto da próxima fronteira tecnológica: a inteligência artificial aplicada à agricultura. Como as super máquinas inteligentes, capazes de aprender e de tomar decisões sozinhas, vão transformar as fazendas?

Se considerarmos todas as possibilidades existentes para o sensoriamento remoto, hoje é possível obter informação sobre condição de umidade e fertilidade dos solos e mapeamento por imagens aéreas em diferentes espectros de onda. Além disso, é possível também conhecer fatores climáticos como temperatura, precipitação, direção e velocidade de ventos praticamente em tempo real, o que torna a análise de dados muito rica.

Desafios

Mas a utilização dessas informações em um contexto de machine learning, com as máquinas aprendendo por si mesmas e decidindo o que fazer, ainda enfrenta dificuldades quando o assunto é agronegócio. O maior complicador é o fato de a agricultura estar exposta a uma quantidade gigantesca de variáveis.

Como mostra um artigo no AgFunder, mudanças climáticas – aliadas a fatores como os diferentes tipos de solo e o surgimento de pragas, por exemplo – interferem de forma considerável no andamento de uma lavoura e envolvem uma quantidade grande de situações. O que pode ocorrer com um programa de sementes e fertilizantes na região do Meio-Oeste dos Estados Unidos provavelmente será diferente se aplicado na Austrália ou na África do Sul.

Como na maioria dos casos não há dois ambientes exatamente iguais, o teste, a validação e a implantação desse tipo de tecnologia na agricultura é muito mais trabalhoso que em outras indústrias, como varejo, medicina ou financeira.

Por isso a agricultura é um dos campos mais difíceis para quantificação estatística. A Inteligência Artificial existente hoje ainda não consegue lidar muito bem com essa complexidade de cenários e possibilidades.

Isso nos leva a crer que, por mais impressionantes que sejam os avanços na área de Inteligência Artificial e machine learning, o uso eficiente e disseminado dos supercérebros na agricultura ainda é um desafio enorme e pode levar algum tempo até se tornar realidade, de fato, nas lavouras.


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