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A inteligência artificial na agricultura envolve o uso de tecnologias capazes de coletar, analisar e interpretar dados do campo. Essas ferramentas podem ser aplicadas para diversas finalidades, como automatizar operações agrícolas, facilitar o monitoramento da lavoura e aprimorar o controle de pragas.

Isso é possível com o uso de sistemas de IA capazes de integrar dados coletados por equipamentos da agricultura de precisão, como drones e sensores. Dessa forma, o produtor consegue identificar padrões, prever resultados e fazer diagnósticos rapidamente.

Essas informações podem orientar a adoção de estratégias de manejo mais eficientes, contribuindo para o aumento da produtividade da lavoura e a rentabilidade na safra.

No entanto, desafios como a falta de conectividade nas áreas rurais e a necessidade de capacitação de produtores e técnicos ainda limitam o acesso a esses benefícios. Porém, a tendência é que esses obstáculos sejam superados nos próximos anos.

O futuro da IA no campo promete ainda mais inovações e democratização das soluções digitais, tornando o agro cada vez mais competitivo, rentável e sustentável.

Boa leitura!

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A agricultura está passando por mais uma transformação. Desta vez, ela é movida pela integração de tecnologias no campo. Essa mudança é motivada por vários fatores, como a necessidade de produzir cada vez mais com menos recursos. 

Isso porque a tendência é que a demanda por alimentos e outros produtos agrícolas continue crescendo nos próximos anos. 

Segundo a Organização das Nações Unidas (ONU), a população mundial está projetada para alcançar 9,7 bilhões de pessoas até 2050. A produção de alimentos precisa aumentar 60% para atender essa demanda.

É nesse cenário que entra a inteligência artificial na agricultura. Ela é considerada uma aliada estratégica para ampliar a capacidade analítica do produtor, otimizar processos e reduzir perdas. Assim, é possível produzir mais com menos.

Neste artigo, explicaremos como o agricultor pode usar a IA na fazenda, os benefícios dessa tecnologia e as tendências para o futuro do agronegócio.

A inteligência artificial (IA) é um campo avançado da ciência da computação que desenvolve sistemas capazes de simular a inteligência humana. Ela é estudada há décadas e permitiu o desenvolvimento de técnicas de machine learning (aprendizado de máquina).

Essas técnicas possibilitam a criação de sistemas computacionais avançados, capazes de tomar decisões e resolver problemas de forma autônoma.

Por isso, ao utilizar soluções com IA, é possível automatizar processos, reduzir custos e aumentar a eficiência da cadeia produtiva em diversos setores, inclusive na agricultura.

A inteligência artificial no agronegócio envolve o uso de tecnologias que auxiliam na coleta, processamento e análise de grandes volumes de dados. 

Com isso, é possível identificar padrões, prever resultados e realizar diagnósticos rapidamente — algo que seria muito mais difícil e demorado se feito de forma convencional.

Ou seja, em vez de levar dias ou semanas para avaliar manualmente cada hectare da propriedade, o produtor pode utilizar a IA para fazer análises mais precisas em questão de minutos.

Saiba mais: Algoritmos na agricultura: o que são e como são usados?

A IA está transformando a agricultura com aplicações inovadoras que aumentam a produtividade, reduzem custos e promovem práticas mais sustentáveis.

Confira a seguir algumas das principais aplicações dessa ferramenta:

Com a integração de sistemas de inteligência artificial, as ferramentas da agricultura de precisão se tornaram ainda mais eficientes. Isso possibilitou o desenvolvimento de máquinas agrícolas autônomas, como tratores, pulverizadores e colheitadeiras.

Esses equipamentos operam com mínima intervenção humana, aumentam a precisão das operações e ajudam a reduzir custos com mão de obra. 

O produtor pode utilizar softwares com IA para integrar dados coletados por diferentes fontes, como drones, satélites e sensores. Essas tecnologias permitem a coleta de um grande volume de informações da lavoura em tempo real. 

As informações integradas são utilizadas para gerar mapas interativos e relatórios diagnósticos detalhados da lavoura. 

Na prática, a IA viabiliza o monitoramento da lavoura, prática fundamental para a detecção e correção precoce de problemas que podem impactar negativamente a produtividade agrícola.

O uso de tecnologias de monitoramento, como sensoriamento remoto e softwares de gestão com IA, permite que o produtor identifique com precisão sinais de infestações por pragas, doenças e plantas daninhas.

Esses indícios podem ser visualizados em materiais como os mapas NDVI, que utilizam variações de cor para indicar o estado de saúde da área analisada. 

Ao identificar qualquer sinal de anormalidade, o agricultor pode investigar a causa e adotar medidas de controle antes que o problema se intensifique.

O produtor também pode utilizar os dados do monitoramento agrícola para determinar exatamente a quantidade de água e fertilizante necessária para cada região da área cultivada. 

Com base nesses dados, ele pode investir na aplicação de insumos em taxa variável e em sistemas de irrigação inteligente, evitando desperdícios e aumentando a eficiência das operações.

A IA também está transformando a forma como a previsão do tempo é utilizada na agricultura. Plataformas como o Climate FieldViewTM, fornecem previsões personalizadas para a fazenda. 

Com o recurso Radar Meteorológico, o produtor obtém dados mais confiáveis e precisos sobre a temperatura, índice de chuvas, velocidade dos ventos e incidência solar. Assim, fica mais fácil definir o planejamento da lavoura e estratégias de manejo mais assertivas para aumentar a produtividade.

Os benefícios da inteligência artificial na agricultura refletem a forma como essa ferramenta é usada em campo. Quando usada de forma estratégica, a IA transforma a gestão agrícola, aumenta a capacidade analítica do produtor e ainda melhora aspectos produtivos e operacionais da fazenda.

Confira a seguir as principais vantagens de usar IA no campo.

• Garante tomadas de decisão mais rápidas e precisas;
• Reduz falhas operacionais;
• Melhora a eficiência da cadeia produtiva;
• Aumenta a produtividade;
• Minimiza perdas na lavoura e desperdícios de insumos;
• Otimiza o planejamento da safra;
• Reduz os impactos ambientais associados ao setor;
• Aumenta a competitividade dos produtos agrícolas no mercado.

Um dos principais obstáculos à adoção de ferramentas de IA no campo é a falta de infraestrutura nas áreas rurais. De acordo com o Indicador de Conectividade Rural (ICR), apenas 18,8% da área agrícola brasileira tem cobertura 4G ou 5G. 

Mesmo aqueles com acesso à internet, tem uma cobertura limitada. Somente 37,4% dos imóveis rurais têm cobertura 4G ou 5G em toda a área produtiva.

Um dos principais entraves para a expansão dessa conectividade é o custo elevado. A baixa densidade populacional nas regiões rurais reduz o retorno sobre o investimento, o que desestimula a ampliação das redes de internet de alta qualidade no campo.

No entanto, não adianta investir em infraestrutura e tecnologias sem capacitar o produtor rural. Segundo uma pesquisa realizada da Embrapa, 40,9% dos agricultores deixam de adotar tecnologias por falta de conhecimento, o que evidencia a necessidade de investimentos em educação e treinamento.

O estudo também mostra que, mesmo quando há infraestrutura digital disponível, pode haver resistência à adoção por falta de conscientização sobre os benefícios da tecnologia. 

Por isso, para que a IA se torne uma realidade no campo, também é importante investir na capacitação dos produtores para lidar com essa ferramenta.

O uso da IA cresceu muito nos últimos vinte anos e tudo indica que esse aumento não deve parar por aí. Segundo a MarketsandMarkets, a expectativa é que o mercado de inteligência artificial cresça de US$ 1,7 bilhão em 2023 para US$ 4,7 bilhões em 2028. 

Esse aumento resultará na redução de custos de aquisição de tecnologias e estimular a adoção dessas inovações na fazenda. A tendência é que essas soluções com IA sejam cada vez mais integradas a outras tecnologias da agricultura digital, como a IoT (Internet das Coisas) e Big Data.

A automação no campo também deve avançar, com o desenvolvimento de máquinas agrícolas cada vez mais inteligentes, precisas e eficientes. Esse movimento será impulsionado pela evolução do machine learning e pela adoção de soluções habilitadas com essa tecnologia.

Tudo isso mostra que a agricultura do futuro será mais conectada e automatizada. Afinal, a integração de diferentes ferramentas com IA permitirá uma gestão mais eficiente, sustentável e rentável das lavouras. 

Essas mudanças transformarão o agronegócio em uma indústria ainda mais tecnológica e competitiva. Nesse cenário, o produtor que não quiser ficar para trás, precisa começar a modernizar seu processo produtivo agora!

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