Da quinta à mesa: como a IA impulsiona a inovação na agricultura

Com a expectativa de que a população mundial cresça em 2 mil milhões até 2050, precisamos de aumentar a produção de alimentos em cerca de 60% para acompanhar esse crescimento. A Inteligência Artificial (IA) está a ajudar-nos a enfrentar este desafio ao impulsionar a inovação na agricultura. As inovações em IA podem ser usadas para monitorizar o gado, analisar o crescimento das culturas, prever quando o equipamento agrícola precisa de manutenção e muito mais. Quando pensamos em agricultura, muitas vezes imaginamos apenas a atividade agrícola. No entanto, trata-se de um termo abrangente que engloba muitas funções e processos diferentes.

Para compreender melhor o impacto da IA na agricultura, vejamos um exemplo específico: o ciclo de vida de um fruto. O que acontece durante o percurso desde o campo até à nossa mesa?

Neste artigo, vamos explorar como a IA ajuda em cada etapa do processo, desde a plantação, o crescimento e a colheita até ao processamento, transporte e venda dos frutos. Vamos começar!

Adotar novas tecnologias na agricultura para plantar frutos#

O primeiro passo no ciclo de vida das culturas frutícolas é selecionar as sementes e plantá-las. Um agricultor precisa de decidir que fruto cultivar nessa época. Técnicas de IA, como a aprendizagem automática, podem ser usadas para analisar grandes quantidades de dados e ajudar os agricultores a escolher as melhores sementes para as condições específicas do seu solo e clima. Ao avaliar padrões meteorológicos históricos, a composição do solo e os dados de desempenho das culturas, a IA pode recomendar as variedades de sementes ideais com maior probabilidade de prosperar. A utilização da IA na seleção de sementes é uma área de investigação em desenvolvimento, com muito interesse e potencial.

Por exemplo, o CGIAR Inspire Challenge de 2018 atribuiu 100 000 dólares a um projeto que utilizava aprendizagem automática para tornar a seleção de sementes mais inteligente. O projeto foi liderado por investigadores do BioSense Institute e do CIMMYT. Utilizaram dados sobre diferentes variedades novas de milho provenientes de centenas de locais de avaliação no México para desenvolver modelos que preveem o desempenho das sementes. Uma abordagem orientada por dados aumenta as probabilidades de uma colheita bem-sucedida e reduz o risco de perda da cultura. Depois de selecionado o melhor tipo de semente, a visão computacional pode intervir para verificar a qualidade das sementes.

Fig. 1. Uma imagem de satélite que mostra a produção de milho no México, onde as áreas mais brilhantes indicam uma vegetação mais saudável.

Utilizar visão computacional para avaliar a qualidade das sementes#

A visão computacional pode ser usada para analisar imagens de alta resolução de sementes de frutos, detetando imperfeições, doenças e características genéticas que podem não ser visíveis ao olho humano. Várias tarefas de visão computacional podem ser usadas para analisar estas imagens, classificar e avaliar a qualidade das sementes. Ao automatizar estas tarefas, a IA pode ajudar a garantir que apenas as sementes da mais alta qualidade sejam plantadas, permitindo aos agricultores obter melhores rendimentos das culturas.

Por exemplo, o GeNee™ Sorter da Seed X é um sistema de triagem de sementes baseado em IA que melhora o processo de seleção de sementes. O sistema divide as sementes em duas categorias: as sementes de alta qualidade, com probabilidade de germinar, são encaminhadas para a caixa principal, enquanto as sementes com pouca probabilidade de germinar são separadas para uma caixa secundária. O sistema executa tarefas como avaliar a cor, a forma, o tamanho e a pureza genética, além de prever as taxas de germinação. Graças ao sistema de triagem, as taxas de germinação podem ultrapassar 90%, o que significa que mais sementes crescem com sucesso e dão origem a plantas saudáveis.

Fig. 2. GeNee™ Sorter da Seed X.

Utilizar IA para cultivar e colher frutos#

A IA também pode ser usada para melhorar a análise do solo e a monitorização das culturas. Drones com câmaras avançadas sobrevoam os campos de frutos, captando imagens detalhadas do solo e da saúde das plantas. Estas imagens são processadas para criar mapas que mostram variações na humidade do solo, nos níveis de nutrientes e na saúde das plantas. Com base nos conhecimentos obtidos através da análise de imagens, podem ser realizadas tarefas como a deteção de ervas daninhas, a monitorização do crescimento, a estimativa da produção, o ajuste da irrigação, a aplicação precisa de fertilizantes e a implementação de medidas direcionadas de controlo de pragas. A monitorização em tempo real com IA pode ajudar a melhorar os rendimentos das culturas frutícolas e promover práticas agrícolas sustentáveis.

Colher um campo apenas um dia antes ou depois do momento ideal pode reduzir o rendimento potencial do agricultor entre 3,7% e 20,4%. A IA pode ajudar a determinar o melhor momento para colher os frutos. Os métodos tradicionais de colheita dependem muito do trabalho manual e podem ser menos eficientes e consumir mais tempo. Os métodos de colheita assistidos por IA utilizam sensores avançados e algoritmos de aprendizagem automática para analisar dados sobre a cor e o tamanho dos frutos, bem como as condições ambientais, e prever o seu grau de maturação. Desta forma, os frutos são colhidos quando estão no ponto ideal, o que conduz a maiores rendimentos e menos desperdício.

Fig. 3. Utilização de visão computacional para segmentar morangos maduros.

Processamento pós-colheita: análise volumétrica da segmentação e embalagem de frutos#

Após a colheita, o passo fundamental seguinte é separar e classificar os frutos para que os melhores produtos cheguem aos consumidores. A IA pode ser usada para a análise volumétrica da segmentação de frutos. Através da aplicação de modelos de visão computacional, como o Ultralytics YOLOv8, é possível avaliar o tamanho, a forma e a qualidade de um fruto.

Fig. 4. Utilização do modelo de visão computacional YOLOv8 da Ultralytics para segmentar frutos.

O processo envolve captar imagens de alta resolução dos frutos numa correia transportadora, segmentar frutos individuais utilizando o modelo YOLOv8 e realizar uma análise volumétrica para medir o tamanho e a forma e detetar defeitos. Com base na análise, os frutos são automaticamente separados e classificados em diferentes categorias para receberem a embalagem, o processamento ou a distribuição adequados. A separação e classificação com IA melhora a eficiência, a precisão e a consistência, reduz o desperdício e maximiza o valor da colheita.

Depois de separados e classificados, os frutos podem ser embalados com precisão por máquinas de embalagem automatizadas. Os sistemas de OCR (reconhecimento óptico de caracteres) baseados em IA podem verificar a exatidão das embalagens, validando rótulos, códigos de barras e outras informações importantes para garantir a conformidade com normas e regulamentos. Ao inspecionar as embalagens desta forma, é possível evitar situações como a comercialização de produtos fora do prazo. A IA pode detetar rótulos incorretos ou datas expiradas e assinalá-los para correção antes de os produtos chegarem aos consumidores.

Inovações de IA no comércio e na distribuição de frutos#

Agora, imagina que tens os melhores frutos embalados e prontos para entregar. A IA pode melhorar a logística e o transporte de frutos ao otimizar as rotas. Manter os frutos frescos durante o transporte e encontrar as rotas de entrega mais eficientes são desafios importantes. Os algoritmos de IA podem analisar padrões de trânsito, condições meteorológicas e horários de entrega para determinar as melhores rotas e reduzir o tempo e os custos de viagem.

Depois de os frutos chegarem à loja, a IA continua a desempenhar um papel fundamental na gestão de inventário e na previsão da procura. Os sistemas de IA podem analisar dados de vendas, preferências dos clientes e tendências sazonais para prever a procura com maior precisão. As lojas de retalho podem manter níveis ideais de inventário com base nos conhecimentos obtidos através da IA e reduzir o risco de excesso ou rutura de stock.

Fig. 5. Funcionários a reabastecer frutos numa loja de retalho. Fonte da imagem: Envato Elements.

A visão computacional pode ser utilizada nas lojas para monitorizar o stock das prateleiras em tempo real. Utilizando a deteção de objetos, as câmaras baseadas em IA podem identificar quando o stock está baixo ou foi colocado incorretamente e alertar os funcionários para reabastecerem ou reorganizarem as prateleiras. Ao garantir que está disponível a quantidade certa de produtos frescos no momento certo, a IA ajuda a melhorar a satisfação dos clientes e a reduzir o desperdício alimentar.

O impacto global da IA na indústria frutícola#

A IA tem potencial para desempenhar um papel importante ao ajudar os consumidores a obter frutos de melhor qualidade. Um excelente exemplo de integração bem-sucedida da IA na indústria frutícola é a Nature Fresh Farms. A Nature Fresh Farms transformou as suas operações, desde a semente até à loja, utilizando tecnologia de IA. Sensores baseados em IA e a análise de dados ajudam a monitorizar e gerir tudo, desde o clima e os níveis de humidade na estufa até à logística do transporte dos produtos. A Nature Fresh Farms otimizou as condições de cultivo, controlou a irrigação e reduziu os custos. O sistema de IA também consegue fazer chegar os produtos às prateleiras dos supermercados no prazo de 24 a 48 horas após a embalagem, reduzindo significativamente o tempo de transporte e mantendo a frescura.

Apesar dos muitos benefícios, existem algumas potenciais desvantagens na utilização de IA na indústria frutícola:

• Custo de implementação: O investimento inicial em tecnologia de IA pode ser elevado, o que pode constituir um obstáculo para alguns agricultores e produtores.
• Dependência da tecnologia: Depender demasiado da IA e da tecnologia pode criar uma dependência difícil de gerir, especialmente quando surgem problemas técnicos ou falhas.
• Manutenção e conservação: Os sistemas de IA requerem manutenção e atualizações regulares para funcionarem de forma eficaz, o que pode aumentar os custos contínuos e a complexidade operacional.
• Complexidade de utilização: Alguns agricultores podem considerar a tecnologia de IA difícil de compreender e utilizar, tornando necessário disponibilizar formação e suporte.

Cultivar o amanhã#

Desde a seleção das sementes até ao amadurecimento dos frutos, a IA está a transformar a agricultura ao longo de todo o ciclo de vida dos produtos, das explorações agrícolas à tua mesa. Ajuda os agricultores a monitorizar a saúde do solo, prever os melhores momentos para a colheita e separar os produtos com precisão. Ao otimizar os recursos, reduzir o desperdício e melhorar os rendimentos das culturas, a IA torna a agricultura mais eficiente e sustentável. Apesar de desafios como os custos, a necessidade de conhecimentos técnicos e a dependência da qualidade dos dados, as vantagens da IA fazem com que, em muitos casos, valha a pena enfrentar esses desafios. É por isso que cada vez mais agricultores estão a adotar a IA.

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