Criar inteligência artificial para agronegócio está transformando o setor, impulsionando a automação, a análise preditiva e a eficiência operacional. O agronegócio está passando por uma revolução tecnológica, impulsionada pelo uso crescente de inteligência artificial (IA).
Segundo um estudo da MarketsandMarkets, o mercado de IA para o agronegócio deve crescer a uma taxa anual de 25,5% até 2026, refletindo o interesse crescente por automação, análise preditiva e eficiência operacional. Além disso, a Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura (FAO) projeta que, para alimentar uma população mundial de 9,1 bilhões de pessoas em 2050, será necessário aumentar a produção global de alimentos em cerca de 70%.
Portanto, é crucial investir em tecnologias que otimizem a produção e reduzam desperdícios. Mas como desenvolver inteligência artificial para agronegócio de forma eficaz? Vamos explorar as principais tendências, tecnologias e desafios da implementação dessa solução no campo.
Inteligência artificial otimiza processos do agronegócio de verdade?
A adoção de IA no agronegócio está trazendo uma verdadeira revolução, proporcionando inovação e ganhos de produtividade. Entre os principais benefícios da IA no setor, destacam-se:
- Otimização da produção: sensores inteligentes e modelos de IA preveem as melhores práticas para cultivos, otimizando a produtividade;
- Redução de desperdícios: algoritmos analisam fatores como umidade e nutrientes do solo para reduzir perdas;
- Automação e precisão: tratores e drones equipados com IA aumentam a eficiência e reduzem o consumo de insumos;
- Tomada de decisão estratégica: dashboards inteligentes permitem uma gestão mais assertiva das operações agrícolas. Como resultado, agricultores podem tomar decisões mais rápidas e embasadas.
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Principais tecnologias utilizadas no desenvolvimento de IA para o agronegócio
A IA para agronegócio é composta por diversas tecnologias que tornam o setor mais eficiente. Entre as mais relevantes, podemos destacar:
- Machine Learning: essa tecnologia permite que máquinas aprendam com padrões de dados, prevendo tendências futuras. No agronegócio, isso significa prever períodos de colheita ideais, identificar padrões climáticos e recomendar ações preventivas para evitar perdas;
- Visão Computacional: utiliza imagens de satélite, drones e câmeras para monitorar lavouras em tempo real. Dessa forma, é possível detectar pragas, doenças e deficiências nutricionais nas plantas antes que se tornem problemas graves;
- Redes Neurais: funcionam de forma semelhante ao cérebro humano, analisando grandes volumes de dados para gerar previsões precisas. No setor agropecuário, são usadas para prever a produtividade de culturas, otimizar a rotação de plantios e avaliar riscos climáticos;
- IoT e Big Data: a Internet das Coisas (IoT) permite conectar sensores no campo para coletar dados sobre umidade do solo, temperatura e outros fatores ambientais. Quando combinados com Big Data, esses dados são processados em tempo real para oferecer insights acionáveis que aumentam a eficiência agrícola.
Riscos e soluções na implementação da IA no agronegócio
Apesar das vantagens, há desafios a serem superados. Felizmente, existem soluções viáveis para cada um deles:
- Conectividade no campo: ainda é um grande desafio, pois muitas regiões rurais carecem de infraestrutura para transmissão de dados. Para resolver essa questão, o uso de redes 5G, LoRaWAN e satélites pode ser uma alternativa eficiente;
- Custo de implementação: pode ser reduzido com soluções escaláveis e modelos de IA sob demanda;
- Adaptação da mão de obra: exige atenção, já que a equipe precisa ser treinada para utilizar as novas tecnologias de forma eficaz. Nesse sentido, a contratação de empresas terceirizadas especializadas pode facilitar esse processo, o que garante a implementação correta da IA e a capacitação dos profissionais;
- Segurança e privacidade de dados: essenciais para proteger informações sensíveis. Seguir normas e adotar criptografia de dados são estratégias fundamentais para evitar vazamentos e garantir a conformidade regulatória.
Como desenvolver inteligência artificial para agronegócio: passos essenciais
→ Definir objetivos é o primeiro passo essencial
Envolve estabelecer metas claras para a IA, como previsão de safras, otimização de insumos ou monitoramento de lavouras. Uma definição precisa garante que os recursos sejam utilizados de forma eficiente, evitando desperdício de tempo e investimento. No entanto, o principal desafio é compreender exatamente quais são os problemas e oportunidades no processo agrícola.
→ Coleta e tratamento de dados
A qualidade das informações obtidas a partir de sensores, imagens de satélite e históricos agrícolas impacta diretamente a precisão da IA. Dados confiáveis tornam as previsões mais precisas, enquanto a integração de diferentes fontes pode ser um desafio, o que exige padronização e limpeza para garantir consistência.
→ Desenvolvimento do modelo de IA
Ele requer a implementação de algoritmos de machine learning e redes neurais para analisar os dados e gerar previsões. Para que os modelos sejam eficazes, testes e ajustes contínuos são necessários. Isso permite automação de análises complexas e maior eficiência operacional, mas exige profissionais especializados para ajustes e aprimoramentos constantes.
→ Integração com sistemas agrícolas
Essa etapa é crucial para que os insights gerados pela IA sejam aplicáveis na prática. Conectar a IA a ERPs, sistemas de gestão agrícola e plataformas de IoT facilita a utilização dos dados em tempo real. Embora isso otimize o fluxo de trabalho, pode haver desafios na compatibilidade entre diferentes sistemas e na aceitação da equipe para adotar novas tecnologias.
→ Monitoramento e aprimoramento contínuo
Por fim, essas atividades garantem que a IA continue evoluindo conforme novos desafios e condições ambientais surgem. Isso mantém o sistema sempre atualizado e alinhado às mudanças do setor agrícola. No entanto, essa melhoria contínua requer acompanhamento regular e investimentos recorrentes para manter a tecnologia eficaz.
Soluções da UDS para inteligência artificial no agronegócio
A UDS oferece soluções avançadas de Inteligência Artificial Generativa para empresas do setor agropecuário, visando transformar processos e aumentar a eficiência operacional.
- Desenvolvimento de IA personalizada: algoritmos adaptados às necessidades específicas de cada produtor, o que permite a geração e interpretação de informações a partir de textos, imagens e outros dados relevantes;
- Integração com sistemas de gestão agrícola: compatibilidade com ERPs e plataformas de IoT para um controle operacional completo;
- Consultoria em modernização tecnológica: suporte para a digitalização do agronegócio, o que permite maior competitividade.
Um exemplo de sucesso é a parceria com o SENAR PR, onde a UDS desenvolveu um aplicativo com reconhecimento facial e GPS para registrar a presença de alunos em áreas rurais sem conexão à internet, otimizando o processo de capacitação de trabalhadores rurais
