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

Com a expectativa de que a população mundial aumente em 2 bilhões até 2050, precisamos aumentar a produção de alimentos em cerca de 60% para acompanhar esse crescimento. A Inteligência artificial (AI) está nos ajudando a enfrentar esse desafio ao impulsionar a inovação na agricultura. As inovações em AI podem ser usadas para monitorar o gado, analisar o crescimento das plantações, prever quando os equipamentos agrícolas precisam de manutenção e muito mais. Quando pensamos em agricultura, muitas vezes imaginamos apenas o cultivo. No entanto, o termo abrange muitas funções e processos diferentes.

Para entender melhor o impacto da AI na agricultura, vamos considerar um exemplo específico: o ciclo de vida de uma fruta. O que acontece no percurso do campo até à nossa mesa?

Neste blog, vamos explorar como a IA ajuda em todas as etapas do processo, do plantio, cultivo e colheita ao processamento, transporte e venda de frutas.

Adotar novas tecnologias agrícolas para plantar frutas#

O primeiro passo no ciclo de vida das culturas frutíferas é selecionar e plantar as sementes. O agricultor precisa decidir que fruta cultivar durante a estação. Técnicas de AI, como o aprendizado de máquina, podem analisar grandes volumes de dados e ajudar os agricultores a escolher as melhores sementes para as condições específicas do solo e do clima. Ao avaliar padrões climáticos históricos, a composição do solo e dados de desempenho das culturas, a AI pode recomendar as variedades de sementes ideais, com maior probabilidade de prosperar. O uso da AI na seleção de sementes é uma área de pesquisa em andamento, que desperta grande interesse e apresenta muito potencial.

Por exemplo, o CGIAR Inspire Challenge de 2018 concedeu US$ 100.000 a um projeto que usou aprendizado de máquina para selecionar sementes de forma mais inteligente. O projeto foi liderado por pesquisadores do BioSense Institute e do CIMMYT. Eles usaram dados de diferentes variedades novas de milho, coletados em centenas de locais de avaliação no México, para desenvolver modelos capazes de prever o desempenho das sementes. Uma abordagem orientada por dados aumenta as chances de uma colheita bem-sucedida e reduz o risco de perda da safra. Depois de selecionar o melhor tipo de semente, a visão computacional pode ajudar a verificar sua qualidade.

Fig. 1 Imagem de satélite que mostra a produção de milho no México; as áreas mais claras indicam vegetação mais saudável.

Usar visão computacional para avaliar a qualidade das sementes#

A visão computacional pode ser usada para analisar imagens de alta resolução de sementes de frutas e detectar imperfeições, doenças e características genéticas que talvez não sejam visíveis ao olho humano. Várias tarefas de visão computacional podem ser usadas para analisar essas imagens e classificar, categorizar e avaliar a qualidade das sementes. Ao automatizar essas tarefas, a IA pode ajudar a garantir que somente as sementes da mais alta qualidade sejam plantadas, permitindo que agricultores obtenham melhores colheitas.

Por exemplo, o GeNee™ Sorter da Seed X é um classificador de sementes com AI que aprimora o processo de seleção. O classificador divide as sementes em duas categorias: as sementes de alta qualidade, com maior probabilidade de germinar, são encaminhadas para a caixa principal, enquanto as que têm menor probabilidade de germinar são separadas numa caixa secundária. O sistema avalia características como cor, forma, tamanho e pureza genética, além de prever as taxas de germinação. Graças ao classificador, as taxas de germinação podem ultrapassar 90%, o que significa que mais sementes se desenvolvem com sucesso e se tornam plantas saudáveis.

Fig. 2 GeNee™ Sorter da Seed X.

Usar AI para cultivar e colher frutas#

A IA também pode ser usada para melhorar a análise do solo e o monitoramento das plantações. Drones com câmeras avançadas sobrevoam campos de frutas e capturam imagens detalhadas da saúde do solo e das plantas. Essas imagens são processadas para criar mapas que mostram variações na umidade do solo, nos níveis de nutrientes e na saúde das plantas. Com base nos insights da análise de imagens, é possível realizar tarefas como detecção de ervas daninhas, monitoramento do crescimento, estimativa de produtividade, ajuste da irrigação, aplicação precisa de fertilizantes e implementação do controle direcionado de pragas. O monitoramento em tempo real com IA pode ajudar a aumentar a produtividade das culturas frutíferas e promover práticas agrícolas sustentáveis.

Colher um campo apenas um dia antes ou depois do momento ideal pode reduzir a renda potencial do agricultor em 3,7% e até 20,4%. A IA pode ajudar a determinar o melhor momento para colher as frutas. Os métodos tradicionais de colheita dependem muito do trabalho manual e podem ser menos eficientes e mais demorados. Os métodos de colheita assistidos por IA usam sensores avançados e algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados sobre a cor e o tamanho das frutas e as condições ambientais, a fim de prever o grau de maturação. Assim, as frutas são colhidas quando estão no ponto ideal, o que resulta em maior produtividade e menos desperdício.

Fig. 3. Uso da visão computacional para segmentar morangos maduros.

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

Após a colheita, a próxima etapa importante é classificar as frutas por categoria e qualidade para que os melhores produtos cheguem aos consumidores. A AI pode ser usada para fazer a análise volumétrica da segmentação de frutas. Com modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLOv8, é possível avaliar o tamanho, a forma e a qualidade de uma fruta.

Fig. 4. Uso do modelo de visão computacional Ultralytics YOLOv8 para segmentar frutas.

O processo envolve capturar imagens de alta resolução das frutas numa esteira transportadora, segmentar cada fruta usando o modelo YOLOv8 e realizar uma análise volumétrica para medir o tamanho e a forma e detectar defeitos. Com base na análise, as frutas são classificadas automaticamente em diferentes categorias para a embalagem, o processamento ou a distribuição adequados. A classificação com AI aumenta a eficiência, a precisão e a consistência, reduz o desperdício e maximiza o valor da colheita.

Depois de classificadas por categoria e qualidade, as frutas podem ser embaladas com precisão por máquinas automatizadas. Os sistemas de OCR (reconhecimento óptico de caracteres) com AI podem verificar a exatidão das embalagens, validando rótulos, códigos de barras e outras informações importantes para cumprir normas e regulamentos. Essa inspeção das embalagens ajuda a evitar situações como a venda de produtos vencidos. A AI pode detectar rótulos incorretos ou datas de validade vencidas e sinalizar esses problemas para correção antes que os produtos cheguem aos consumidores.

Inovações em AI no varejo e na distribuição de frutas#

Agora, imagina que tens as melhores frutas, embaladas e prontas para serem entregues. A AI pode melhorar a logística e o transporte das frutas ao otimizar as rotas. Manter as frutas frescas durante o transporte e encontrar as rotas de entrega mais eficientes são grandes desafios. Os algoritmos de AI podem analisar padrões de trânsito, condições climáticas e cronogramas de entrega para determinar as melhores rotas e reduzir o tempo e os custos de viagem.

Depois que as frutas chegam à loja, a AI continua a desempenhar um papel fundamental na gestão de estoque e na previsão da demanda. Os sistemas de AI podem analisar dados de vendas, preferências dos clientes e tendências sazonais para prever a demanda com mais precisão. As lojas de varejo podem manter níveis ideais de estoque com base nos dados fornecidos pela AI e reduzir o risco de excesso ou falta de produtos.

Fig. 5. Funcionários repondo frutas numa loja de varejo. Fonte da imagem: Envato Elements.

A visão computacional pode ser usada nas lojas para monitorar o estoque nas prateleiras em tempo real. Usando a detecção de objetos, câmeras com IA podem identificar quando o estoque está baixo ou os produtos estão mal posicionados e alertar a equipe para repor ou reorganizar as prateleiras. Ao garantir que a quantidade certa de produtos frescos esteja disponível na hora certa, a IA ajuda a melhorar a satisfação dos clientes e a reduzir o desperdício de alimentos.

O impacto geral da AI na indústria de frutas#

A IA tem potencial para desempenhar um papel importante na oferta de frutas de melhor qualidade aos consumidores. Um ótimo exemplo da integração bem-sucedida da IA no setor de frutas é a Nature Fresh Farms. A Nature Fresh Farms transformou suas operações, da semente à loja, usando tecnologia de IA. Sensores com IA e análise de dados ajudam a monitorar e gerenciar tudo, desde o clima e os níveis de umidade na estufa até a logística de 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 com que os produtos cheguem às prateleiras dos supermercados entre 24 e 48 horas após a embalagem, reduzindo significativamente o tempo de transporte e mantendo o frescor.

Apesar dos muitos benefícios, o uso da AI na indústria de frutas também pode apresentar algumas desvantagens:

• Custo de implementação: O investimento inicial na tecnologia de AI pode ser alto, o que pode representar um obstáculo para alguns agricultores e produtores.
• Dependência da tecnologia: Depender muito da AI e da tecnologia pode criar uma dependência difícil de gerir, especialmente quando ocorrem problemas técnicos ou falhas.
• Manutenção e conservação: Os sistemas de AI precisam de manutenção e atualizações regulares para funcionar de forma eficaz, o que pode aumentar os custos recorrentes e a complexidade operacional.
• Complexidade de uso: Alguns agricultores podem ter dificuldade para entender e usar a tecnologia de AI, tornando necessário oferecer treinamento e suporte.

Cultivando o amanhã#

Da seleção das sementes ao amadurecimento das frutas, a AI está transformando a agricultura em todas as etapas do ciclo dos produtos, da fazenda à tua mesa. Ela ajuda os agricultores a monitorar a saúde do solo, prever os melhores momentos para a colheita e classificar os produtos com precisão. Ao otimizar recursos, reduzir o desperdício e aumentar a produtividade, a AI 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, em muitos casos, as vantagens da AI fazem com que valha a pena enfrentá-los. Por isso, cada vez mais agricultores estão adotando a AI.

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