Da quinta para a mesa: Como a IA impulsiona a inovação na agricultura

Como se espera que a população mundial cresça em 2 bilhões até 2050, precisamos de um aumento de cerca de 60% na produção de alimentos para acompanhar o ritmo. A Inteligência Artificial (AI) está nos ajudando a enfrentar esse desafio ao impulsionar a inovação na agricultura. As inovações de 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, é um guarda-chuva que engloba muitas funções e processos diferentes.

Para entender melhor o impacto da AI na agricultura, vamos pegar um exemplo específico: o ciclo de vida de uma fruta. O que acontece durante sua jornada do campo até as 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 das frutas. Vamos começar!

Adotando novas tecnologias na agricultura para o plantio de frutas#

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 e 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 das colheitas, a IA pode recomendar as variedades de sementes ideais que têm maior probabilidade de prosperar. A IA sendo usada para a seleção de sementes é uma área de pesquisa contínua com muito interesse e potencial.

Por exemplo, o 2018 CGIAR Inspire Challenge concedeu US$ 100.000 a um projeto que utilizava aprendizado de máquina para uma seleção de sementes mais inteligente. Este projeto foi liderado por pesquisadores do BioSense Institute 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. Ter uma abordagem baseada em dados aumenta as chances de uma colheita bem-sucedida e reduz o risco de perda da plantação. Uma vez selecionado o melhor tipo de semente, a visão computacional entra em cena para verificar a qualidade das sementes.

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

Usando visão computacional para avaliar a qualidade das sementes#

A visão computacional pode ser usada para analisar imagens de alta resolução de sementes de frutas para detectar imperfeições, doenças e traços genéticos que podem não ser visíveis a olho nu. Várias tarefas de visão computacional podem ser usadas para analisar essas imagens para selecionar, classificar e avaliar a qualidade das sementes. Ao automatizar essas tarefas, a AI pode ajudar a garantir que apenas sementes da mais alta qualidade sejam plantadas, e os agricultores podem alcançar melhores colheitas.

Por exemplo, o Seed X's GeNee™ Sorter é um classificador de sementes alimentado por AI que melhora o processo de seleção de sementes. O classificador divide as sementes em duas categorias: sementes de alta qualidade com probabilidade de germinar são direcionadas para a caixa primária, enquanto as sementes com pouca probabilidade de germinar são separadas em uma caixa secundária. Ele lida com tarefas como avaliação de cor, formato, tamanho, pureza genética e previsão de taxas de germinação. Graças ao classificador, as taxas de germinação podem ser impulsionadas para mais de 90%, o que significa que mais sementes crescem com sucesso em plantas saudáveis.

Fig 2. Seed X's GeNee™ Sorter.

Usando IA para cultivar e colher frutas#

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

Colher um campo apenas um dia antes ou depois do momento ideal pode reduzir a renda potencial do agricultor de 3,7% até 20,4%. A AI pode ajudar a determinar o melhor momento para colher as frutas. Os métodos tradicionais de colheita dependem fortemente de trabalho manual e podem ser menos eficientes e mais demorados. Os métodos de colheita assistidos por AI usam sensores avançados e algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados sobre a cor, o tamanho e as condições ambientais da fruta para prever o ponto de maturação. Dessa forma, as frutas são colhidas quando estão no seu melhor estado, resultando em maiores colheitas e menos desperdício.

Fig 3. Usando visão computacional para segmentar morangos maduros.

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

Após a colheita, o próximo passo fundamental é a seleção e classificação das frutas para que os melhores produtos possam chegar aos consumidores. A AI pode ser usada para a análise volumétrica de segmentação de frutas. Ao aplicar modelos de visão computacional como Ultralytics YOLOv8, o tamanho, o formato e a qualidade de uma fruta podem ser avaliados.

Fig 4. Usando o modelo de visão computacional Ultralytics YOLOv8 para segmentar frutas.

O processo envolve capturar imagens de alta resolução de frutas em uma esteira transportadora, segmentar frutas individuais usando o modelo YOLOv8 e realizar análise volumétrica para medir o tamanho e o formato e detectar defeitos. Com base na análise, as frutas são automaticamente selecionadas e classificadas em diferentes categorias para embalagem, processamento ou distribuição adequadas. A seleção e classificação impulsionadas por AI melhoram a eficiência, a precisão e a consistência, reduzem o desperdício e maximizam o valor da colheita.

Uma vez que as frutas são classificadas e graduadas, máquinas de embalagem automatizadas podem embalá-las com precisão. Sistemas de OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres) movidos por IA podem verificar a precisão da embalagem, conferindo etiquetas, códigos de barras e outras informações importantes para conformidade com padrões e regulamentos. Ao inspecionar a embalagem dessa maneira, situações como produtos vencidos podem ser evitadas. A IA pode detectar etiquetas incorretas ou datas vencidas e sinalizá-las para correção antes que os produtos cheguem aos consumidores.

Inovações de IA no varejo e distribuição de frutas#

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 rotas. Manter as frutas frescas durante o trânsito e encontrar as rotas de entrega mais eficientes são grandes desafios. Algoritmos de IA podem analisar padrões de tráfego, 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 desempenhando um papel crucial no gerenciamento de estoque e na previsão de 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 insights da AI e reduzir o risco de excesso de estoque ou falta de produtos.

Fig 5. Equipe reabastecendo frutas em uma loja de varejo. Fonte da imagem: Envato Elements.

A visão computacional pode ser usada em lojas para monitorar o estoque nas prateleiras em tempo real. Usando detecção de objetos, câmeras com tecnologia de AI podem identificar quando o estoque está baixo ou mal posicionado 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 AI ajuda a melhorar a satisfação do cliente e a reduzir o desperdício de alimentos.

O impacto geral que a IA tem na indústria de frutas#

A AI 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 AI na indústria de frutas é a Nature Fresh Farms. A Nature Fresh Farms transformou suas operações da semente à loja usando tecnologia de AI. Sensores alimentados por AI e análise de dados 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 custos. O sistema de AI também é capaz de fazer com que os produtos cheguem às prateleiras dos supermercados dentro de 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 AI na indústria de frutas:

• Custo de implementação: O investimento inicial em tecnologia de IA pode ser alto, o que pode ser uma barreira para alguns agricultores e produtores.
• Dependência tecnológica: Depender fortemente de IA e tecnologia pode criar uma dependência que pode ser difícil de gerenciar, especialmente se houver problemas ou falhas técnicas.
• Manutenção e conservação: Sistemas de IA requerem manutenção e atualizações regulares para funcionar de forma eficaz, o que pode aumentar os custos contínuos e a complexidade operacional.
• Complexidade de uso: Alguns agricultores podem achar a tecnologia de IA difícil de entender e usar, tornando necessários treinamento e suporte.

Cultivando o amanhã#

Desde a seleção das sementes até o amadurecimento das frutas, a IA está mudando a agricultura ao longo de todo o ciclo de vida dos produtos, das 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 recursos, reduzir desperdícios e melhorar a produtividade das culturas, a IA torna a agricultura mais eficiente e sustentável. Apesar de desafios como custos, a necessidade de experiência técnica e a dependência da qualidade dos dados, as vantagens da IA fazem com que esses desafios valham a pena em muitos casos. É por isso que cada vez mais agricultores estão adotando a IA.

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