Nos últimos anos, a introdução da inteligência artificial na agricultura tem gerado uma revolução no setor agropecuário. A fusão entre a tecnologia de ponta e a tradição agrícola tem proporcionado agilidade no campo, impulsionando a eficiência, a produtividade e a sustentabilidade. Neste sentido,  aplicar IA abrange desde o planejamento para preparo do solo e contribui para a agenda da agricultura regenerativa.

Segundo relatório do Fórum Econômico Mundial, a estimativa é que a agricultura regenerativa gere 62 milhões de empregos, gerando negócios de cerca de US$ 1,4 trilhão. Nessa ótica, está contemplado o uso de drones para visão computacional, máquinas agrícolas programadas para plantio e colheita e todo o sistema de gestão das operações.

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De acordo com Melissa Hara, líder de Marketing da Climate FieldView para a América Latina, o Brasil tem o potencial de ampliar a aplicação da inteligência artificial no campo, sobretudo para colocar em prática a agricultura regenerativa.

"Nessa jornada de fazer agricultura sustentável, o produtor precisa utilizar os dados, para usar de maneira mais inteligente os recursos", diz. Assim, ela explica, por trás do dispositivo e software do FieldView, há um algoritmo construído que dá prescrições agronômicas usando a Inteligência Artificial.

Utilizações práticas da IA

Dados de imagens de satélite, histórico de safras passadas e padrões climáticos são algumas das informações que, quando relacionadas a algoritmos, conseguem dar mais previsibilidade sobre a forma como conduzir a lavoura.

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Ao olhar o contexto brasileiro de alta produtividade em meio à volatilidade climática, Melissa Hara acredita que o uso de dados é um investimento, pois contribui para a tomada de decisão em um período crucial da safra: o início.

"As maiores decisões que se toma são até o plantio, e são as decisões que há maior impacto a longo prazo. Para consertar o investimento de uma safra é mais complicado, então obter dados e ter essa visão inteligente contribui para ter menos necessidade de fazer alterações na lavoura em curso", diz. Além disso, ela cita a importância da IA para criar uma metodologia para a captura e estoque de carbono no solo. "Facilita a jornada de como se tornar sustentável a longo prazo."

3 aplicações de IA no campo

Gestão agrícola inteligente

Plataformas integradas oferecem informações precisas sobre o momento ideal de plantio, a quantidade adequada de insumos e a previsão de safra.

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Drones com visão computacional

Dispositivos sobrevoam as plantações, captando imagens de alta resolução que são processadas para monitorar o estado de saúde das plantas, detectar pragas e doenças e permitir a aplicação precisa de defensivos agrícolas.

Colheita

Máquinas agrícolas analisam em tempo real variáveis como a umidade do solo, o estado de maturação das plantas e as condições climáticas, ajustando automaticamente a velocidade e a profundidade da colheita.

Em um país onde o agronegócio desempenha um papel crucial na economia, a adoção da inteligência artificial na agricultura apresenta avanços. A combinação da expertise agrícola brasileira com a inovação tecnológica está pavimentando o caminho para um setor mais eficiente. Com a contínua evolução da IA, espera-se que o potencial do agronegócio brasileiro seja ainda mais ampliado, transformando fazendas em empresas rurais.