CEAGRE

Produção de alimentos: o futuro passa pela IA

A inteligência artificial (IA ou, em inglês AI - Artificial Intelligence) foi o tema preponderante da manhã de 17 de maio, segundo dia de Ceagre Agro Experience. Foram três apresentações, com participação de pesquisadores e profissionais, compondo a mesa redonda Inteligência Artifical no campo. A última palestra, Como a inteligência artificial está redefinindo a agricultura, foi ministrada pelo diretor de Sensoriamento Remoto da empresa Prisma Inteligência Agronômica, Victor Hugo Moraes, egresso do Campus Rio Verde do Instituto Federal Goiano (IF Goiano).

A fala contextualizou o desafio da produção de alimentos em nível mundial, vez que, segundo projeções da Organização das Nações Unidas, o mundo terá uma população aproximada de 9.7 bilhões de habitantes em 2050, tendo atingido, no fim de 2022, a cifra de 8 bilhões de seres humanos. Falando sobre as alternativas possíveis, Moraes provoca a plateia: “O que a gente vai fazer para atender 8 bilhões de pessoas? Se eu não trabalhar com coisas para melhorar a produtividade, chegará um ponto em que teremos de comer insetos… Por onde passa a solução?”, questiona, emendando: “Temos que utilizar as tecnologias para melhorar a produtividade, e aí entra a IA”.

O pesquisador apresentou adiante algumas aplicações possíveis para essa tecnologia, entre elas o de monitorar as perdas existentes em diversas fases da produção. Com dados oriundos da USDA (Departamento de Agricultura dos Estados Unidos), mostrou que 20% a 40% das baixas estão na fase da produção, devido a ataque de pragas, erros de manejo, entre outros fatores. A tecnologia, assim, é uma aliada importante. Entre os usos, conforme elencado por Moraes, estão o monitoramento das safras, a automação das operações agrícolas, a rastreabilidade dos alimentos, o manejo integrado de pragas e doenças e, o que já nos é mais cotidiano, a previsão climática.

Com esse último exemplo, o palestrante lembrou a importância da existência de sensores para geração de dados em diferentes frentes, até mesmo no clima. “Aqui no Brasil hoje temos um problema devido à falta de estações meteorológicas. Lá nos Estados Unidos isso já está muito mais assertivo, graças à abundância de estações. Aqui, não raro, temos furos nessas previsões”, explica. Além disso, é preciso saber interpretar os dados, compreendendo seu significado, seja para tomada de decisões, seja para a alimentação das máquinas a partir de IAs. “Hoje precisamos de dados para tomar algumas decisões. Mas não adianta ter os dados sem saber o que são. [Preciso ter] informação, conhecimento, para saber onde quero chegar”, adverte.

Exemplificando algumas aplicações, Moraes citou uma armadilha desenvolvida por pesquisador do IF Goiano, em parceria com empresas, para contagem de insetos na lavoura. “Isso evita que uma pessoa precise ir todos os dias [presencialmente] para ver quantos insetos têm na lavoura“, explica. Trazendo a questão do refinamento de análise com base nos sensores combinados à IA, ele falou também das análises de solo. “O produtor faz três pontos de amostragem, manda pro laboratório, e recebe a análise. Mas o talhão tem variabilidade, tem talhão de 145 ha em que a variabilidade é maior que um de 100. Então com sensores instalados, sensoriamento remoto, GPS, a gente consegue chegar a uma informação mais assertiva, analisando gradiente de solo, população de insetos, umidade, nutrientes”, explica.

 

 

O futuro pela IA e seus desafios - Victor Moraes citou cinco pontos em que a IA tem função direta para a agricultura e pecuária do século XXI: a automação completa da produção, o avanço da agricultura de precisão, a melhoria da qualidade dos alimentos, maior sustentabilidade no processo produtivo e, em consequência, a melhoria de sua eficiência. O uso das tecnologias possibilitará melhor detecção dos problemas, principalmente na diferenciação e estimativa de ocorrência. Assim, o efeito prático será a prescrição de manejos mais inteligentes.

Os principais percalços da adoção da IA começam com o acesso às tecnologias, ainda indisponíveis para grande parte dos pequenos produtores, seja por questões de custo ou mesmo conhecimento sobre suas aplicações. Aí tem importância ímpar as instituições acadêmicas, que, por meio da pesquisa e extensão, poderão contribuir para disseminar as informações e criar opções mais acessíveis para aqueles que não possuem capital para a tecnologia de ponta. Esse é justamente outro desafio elencado - o investimento inicial alto, o que segmenta a aquisição.

Também é preciso ter em mente que muitas destas aplicações ainda estão em fase inicial e são, portanto, passíveis de falhas - no caso de machine learning (aprendizado de máquina), é justamente a partir do uso que alcançam a eficiência, aprendendo e se tornando mais precisas. Encerrando, Moraes lembra que todas essas tecnologias demandam mão de obra especializada para sua operação. Fica aí, novamente, um ponto de atenção para as instituições de ensino, que, sendo sensíveis às demandas dos arranjos produtivos, podem contribuir com a formação de pessoal qualificado.

 

 

Diretoria de Comunicação Social/ IF Goiano