Os 10 principais benefícios da IA de visão na agricultura

A inteligência artificial tem muitas aplicações, e a maioria dos setores pode se beneficiar das vantagens que ela oferece hoje. Neste artigo, vamos nos concentrar em uma das mais importantes: a agricultura.

Como a inteligência artificial pode melhorar o setor agrícola?#

Agricultura de precisão#

Tudo depende da alocação adequada de recursos.

Algoritmos de aprendizado de máquina analisam grandes volumes de dados coletados por sensores, satélites e drones para revelar padrões e conexões. Isso permite otimizar o uso de recursos como água, fertilizantes e pesticidas.

Monitoramento e gestão de cultivos#

O monitoramento e a gestão de cultivos trazem vários benefícios, como:

• Detecção precoce de doenças: a análise de imagens com IA pode identificar sinais de doenças ou pragas nas plantações em estágio inicial. Isso permite uma intervenção imediata e uma redução significativa das perdas nas lavouras.
• Previsão da produtividade: dados visuais podem ajudar a prever a produtividade das lavouras, permitindo que os agricultores planejem a colheita e a distribuição com mais eficiência.

Fig. 1. Detecção precoce de doenças em cultivos.

Detecção otimizada de plantas daninhas#

A identificação de plantas daninhas é outra área em que a IA beneficia os agricultores.

Essa tecnologia pode distinguir as culturas das ervas daninhas, facilitando um controle direcionado e eficiente das ervas daninhas sem a necessidade de aplicar herbicidas em grandes áreas.

As vantagens não se aplicam apenas a campos abertos, mas também à agricultura em estufas.

Monitoramento da pecuária#

A visão computacional pode ser aplicada para monitorar a saúde e o bem-estar do gado, detectar sinais precoces de doenças e garantir atendimento veterinário imediato.

Além disso, essa tecnologia pode ajudar a prevenir roubos e sinalizar atividades incomuns que poderiam causar outros problemas.

Controle de qualidade#

Outro uso dessa tecnologia é o controle de qualidade. Os algoritmos podem avaliar a qualidade dos produtos agrícolas, garantindo que apenas produtos de alta qualidade entrem na cadeia de abastecimento. Isso reduz diretamente o desperdício e melhora a satisfação dos clientes.

Isso não é novidade. Muitas empresas consolidadas de diferentes setores já estão à frente.

O chefe de planejamento da produção, automação e digitalização da Audi afirmou que a integração da visão de máquina com a IA resultou em uma redução de 30% a 50% nos custos de mão de obra associados a essas inspeções.

Fig. 2. Funcionário realizando controle de qualidade em plantas de tomate.

Monitoramento climático#

A IA pode analisar dados visuais relacionados aos padrões climáticos. Isso ajuda os agricultores a tomar decisões informadas sobre épocas de plantio e seleção de culturas para se adaptarem às mudanças nas condições climáticas.

No que diz respeito às mudanças climáticas e à pesquisa, a IA já está fazendo “o trabalho pesado por nós”, segundo a Dra. Anna Liljedahl, que usa o monitoramento climático para produzir previsões sazonais do permafrost no Ártico.

Tomada de decisões baseada em dados#

Decisões baseadas em dados aumentam a produtividade e a lucratividade.

A IA permite analisar grandes volumes de dados, oferecendo aos agricultores informações para tomar melhores decisões sobre plantio, colheita e gestão geral das propriedades rurais.

Além disso, as aplicações podem ser adaptadas às necessidades de cada caso específico. Alguns usuários podem ter mais interesse em controlar pragas, enquanto outros podem preferir informações mais detalhadas sobre o solo.

Irrigação otimizada#

Em média, cerca de 70% de toda a água consumida no mundo é destinada à agricultura. Desse total, 40% se perde devido à má gestão da água.

Os agricultores podem otimizar os sistemas de irrigação analisando dados visuais para determinar os níveis de umidade do solo e garantir o uso eficiente da água.

A detecção automatizada de vazamentos também ajuda a identificar áreas com consumo excessivo de água.

Conservação da biodiversidade#

Sem ecossistemas saudáveis, não há agricultura. Por meio do monitoramento, a IA de visão pode ajudar a preservar a biodiversidade analisando o impacto das práticas agrícolas nos ecossistemas ao redor.

Desenvolvimento rural#

Por fim, há a perspectiva de longo prazo. O crescimento das tecnologias de IA na agricultura contribui para o desenvolvimento de competências nas áreas rurais, promovendo o crescimento econômico e a sustentabilidade.

Com o tempo, isso pode levar a comunidades rurais mais fortes, muitas das quais estão perdendo população. Segundo a FWD, 77% dos condados rurais dos EUA têm menos pessoas em idade ativa (de 15 a 64 anos) do que há 20 anos.

Concluindo: temos um futuro promissor pela frente#

A população mundial está aumentando e estima-se que chegará a 9 bilhões de pessoas até 2037. Novos desafios exigem novas soluções, e a tecnologia desempenha um papel fundamental.

Segundo a Forbes, estima-se que os gastos globais com agricultura inteligente, incluindo IA e aprendizado de máquina, tripliquem até 2025, chegando a US$ 15,3 bilhões.

Com a adoção da IA de visão, a agricultura pode se beneficiar de maior eficiência, menor impacto ambiental e mais sustentabilidade geral.