11 de julho de 2024
Percorra passo a passo como a IA está a impulsionar a inovação na agricultura, tornando mais fácil cultivar, colher e entregar frutas da fazenda à sua mesa.
Com a expectativa de que a população mundial cresça em 2 bilhões até 2050, precisamos de um aumento de cerca de 60% na produção de alimentos para acompanhar. A Inteligência Artificial (IA) está nos ajudando a enfrentar esse desafio, impulsionando a inovação na agricultura. As inovações em IA podem ser usadas para monitorar o gado, analisar o crescimento das colheitas, prever quando o equipamento agrícola precisa de manutenção e muito mais. Quando pensamos em agricultura, muitas vezes imaginamos apenas a agricultura. No entanto, é um guarda-chuva que engloba muitas funções e processos diferentes.
Para entender melhor o impacto da IA na agricultura, vamos pegar um exemplo específico: o ciclo de vida de uma fruta. O que acontece durante sua jornada de um campo para nossas mesas?
Neste blog, exploraremos como a IA ajuda em cada etapa do processo, desde o plantio, cultivo e colheita até o processamento, transporte e venda de frutas. Vamos começar!
O primeiro passo no ciclo de vida das culturas frutíferas é selecionar as sementes e plantá-las. Um agricultor precisa decidir qual fruta cultivar para a estação. Técnicas de IA, como aprendizado de máquina, podem ser usadas para analisar grandes quantidades de dados para ajudar os agricultores a escolher as melhores sementes para suas condições específicas de solo e clima. Ao avaliar padrões climáticos históricos, composição do solo e dados de desempenho da colheita, a IA pode recomendar as variedades de sementes ideais que têm maior probabilidade de prosperar. O uso de IA para seleção de sementes é uma área de pesquisa contínua com muito interesse e potencial.
Por exemplo, o CGIAR Inspire Challenge de 2018 atribuiu 100 000 dólares a um projeto que utiliza a aprendizagem automática para uma seleção de sementes mais inteligente. Este projeto foi liderado por investigadores do Instituto BioSense e do CIMMYT. Eles usaram dados sobre diferentes novas variedades de milho de centenas de locais de avaliação no México para desenvolver modelos que preveem o desempenho das sementes. Uma abordagem baseada em dados aumenta as hipóteses de uma colheita bem sucedida e reduz o risco de fracasso da colheita. Uma vez selecionado o melhor tipo de semente, a visão por computador pode intervir para verificar a qualidade das sementes.
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A visão computacional pode ser usada para analisar imagens de alta resolução de sementes de frutas para detectar imperfeições, doenças e características genéticas que podem não ser visíveis ao olho humano. Várias tarefas de visão computacional podem ser usadas para analisar essas imagens para classificar, graduar e avaliar a qualidade das sementes. Ao automatizar essas tarefas, a IA pode ajudar a garantir que apenas as sementes da mais alta qualidade sejam plantadas, e os agricultores podem obter melhores rendimentos de colheita.
Por exemplo, o GeNee™ Sorter da Seed X é um separador de sementes alimentado por IA que melhora o processo de seleção de sementes. O separador divide as sementes em duas categorias: sementes de alta qualidade que provavelmente germinarão são direcionadas para a caixa primária, enquanto as sementes que provavelmente não germinarão são separadas para uma caixa secundária. Ele lida com tarefas como avaliar cor, forma, tamanho, pureza genética e prever taxas de germinação. Graças ao separador, as taxas de germinação podem ser aumentadas para mais de 90%, o que significa que mais sementes crescem com sucesso em plantas saudáveis.
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A IA também pode ser usada para melhorar a análise do solo e a monitorização de colheitas. Drones com câmaras avançadas voam sobre campos de fruta, capturando imagens detalhadas do solo e da saúde das plantas. Estas imagens são processadas para criar mapas que mostram variações na humidade do solo, níveis de nutrientes e saúde das plantas. Com base nos insights da análise de imagem, tarefas como deteção de ervas daninhas, monitorização do crescimento, estimativa de rendimento, ajuste da irrigação, aplicação precisa de fertilizantes e implementação de controlo de pragas direcionado podem ser realizadas. A monitorização em tempo real usando IA pode ajudar a melhorar o rendimento das colheitas de fruta e promover práticas agrícolas sustentáveis.
Colher um campo apenas um dia antes ou depois do tempo ideal pode reduzir a renda potencial do agricultor em 3,7% a até 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 mais demorados. Os métodos de colheita assistidos por IA usam sensores avançados e algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados sobre a cor, tamanho e condições ambientais da fruta para prever a maturação. Desta forma, os frutos são colhidos quando estão no seu melhor, levando a maiores rendimentos e menos desperdício.
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Após a colheita, a próxima etapa fundamental é a triagem e classificação das frutas para que os melhores produtos cheguem aos consumidores. A IA pode ser usada para a análise volumétrica da segmentação de frutas. Ao aplicar modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLOv8, o tamanho, a forma e a qualidade de uma fruta podem ser avaliados.
O processo envolve a captura de imagens de alta resolução de frutas em uma esteira transportadora, a segmentação de frutas individuais usando o modelo YOLOv8 e a realização de análises volumétricas para medir o tamanho e a forma e detectar defeitos. Com base na análise, as frutas são automaticamente classificadas e graduadas em diferentes categorias para embalagem, processamento ou distribuição adequados. A classificação e a graduação baseadas em IA melhoram a eficiência, a precisão e a consistência, reduzem o desperdício e maximizam o valor da colheita.
Depois que as frutas são classificadas e graduadas, máquinas de embalagem automatizadas podem embalá-las com precisão. Sistemas OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres) orientados por IA podem verificar a precisão da embalagem, verificando rótulos, códigos de barras e outras informações importantes para conformidade com padrões e regulamentos. Ao inspecionar a embalagem dessa forma, situações como produtos vencidos podem ser evitadas. A IA pode detectar rótulos incorretos ou datas de validade e sinalizá-los para correção antes que os produtos cheguem aos consumidores.
Agora, vamos considerar que você tem as melhores frutas embaladas e prontas para entrega. A IA pode melhorar a logística e o transporte de frutas, otimizando as rotas. Manter as frutas frescas durante o transporte e encontrar as rotas de entrega mais eficientes são grandes desafios. Os algoritmos de IA podem analisar padrões de tráfego, condições climáticas e horários de entrega para determinar as melhores rotas e reduzir o tempo de viagem e os custos.
Depois que as frutas chegam à loja, a IA continua a desempenhar um papel crucial na gestão de estoque e na previsão de demanda. Os sistemas de IA podem analisar dados de vendas, preferências do cliente e tendências sazonais para prever a demanda com mais precisão. As lojas de varejo podem manter níveis de estoque ideais com base nos insights da IA e reduzir o risco de excesso ou falta de estoque.
A visão computacional pode ser usada em lojas para monitorar o estoque nas prateleiras em tempo real. Usando a detecção de objetos, câmeras alimentadas por IA podem identificar quando o estoque está baixo ou mal colocado e alertar a equipe para reabastecer ou reorganizar as prateleiras. Ao garantir que a quantidade certa de produtos frescos esteja disponível no momento certo, a IA ajuda a melhorar a satisfação do cliente e a reduzir o desperdício de alimentos.
A IA tem o potencial de desempenhar um grande papel em ajudar os consumidores a obter frutas de melhor qualidade. Um ótimo exemplo de integração bem-sucedida de IA na indústria de frutas é a Nature Fresh Farms. A Nature Fresh Farms transformou suas operações da semente à loja usando tecnologia de IA. Sensores e análise de dados alimentados por IA ajudam a rastrear e gerenciar tudo, desde os níveis de clima e umidade na estufa até a logística de transporte de produtos. A Nature Fresh Farms otimizou as condições de cultivo, controlou a irrigação e reduziu os custos. O sistema de IA também é capaz de fazer com que os produtos cheguem às prateleiras dos supermercados em 24 a 48 horas após a embalagem, reduzindo significativamente o tempo de transporte e mantendo o frescor.
Apesar de seus muitos benefícios, existem algumas desvantagens potenciais no uso de IA na indústria de frutas:
Desde a seleção de sementes até o amadurecimento dos frutos, a IA está mudando a agricultura ao longo do ciclo de vida dos produtos, desde as fazendas até a sua mesa. Ela ajuda os agricultores a monitorar a saúde do solo, prever os melhores momentos para colher e classificar os produtos com precisão. Ao otimizar os recursos, reduzir o desperdício e melhorar a produtividade das colheitas, a IA torna a agricultura mais eficiente e sustentável. Apesar dos desafios como custos, a necessidade de expertise técnica e a dependência da qualidade dos dados, as vantagens da IA tornam esses desafios válidos em muitos casos. É por isso que cada vez mais agricultores estão adotando a IA.
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