Publicado: 10 de dezembro de 2023
Contribuidores: Alice Gomstyn, Alexandra Jonker
A agricultura inteligente, também conhecida como agricultura inteligente, é a adoção de tecnologias avançadas e operações agrícolas baseadas em dados para otimizar e melhorar a sustentabilidade nas produções agrícolas. As tecnologias utilizadas para a agricultura inteligente incluem inteligência artificial (IA), automação e internet das coisas (Iot).
Embora as novas tecnologias e ferramentas tenham sido essenciais para o gerenciamento agrícola e a produção de alimentos, o desenvolvimento e a adoção de tecnologias agrícolas inteligentes hoje são impulsionados por preocupações urgentes.A principal delas é a segurança alimentar: a produção de alimentos deve aumentar em 70% até 2050 para acompanhar o crescimento da população global, de acordo com o Fundo Monetário Internacional.1
A mudança climática intensifica as preocupações com a segurança alimentar , afetando negativamente as colheitas e ameaçando a disponibilidade de recursos naturais, como a água para irrigação. Além de lidar com esses problemas, o setor agrícola também enfrenta desafios de rentabilidade diante do aumento dos custos de insumos como fertilizantes, preços voláteis de commodities e crescentes exigências regulatórias."
"Através da agricultura inteligente, podemos nos adaptar melhor às incertezas causadas pela mudança climática, mitigar os impactos ambientais e promover a resiliência na produção agrícola."
— A Organização Internacional de Normalização (ISO)2
Integre a tecnologia agrícola inteligente com previsões agrícolas precisas.
Os benefícios da agricultura sustentável e como chegamos lá
As práticas agrícolas iniciais centravam-se no uso de mão de obra, animais e ferramentas simples. Alguns avanços notáveis na tecnologia agrícola foram a invenção do semeador mecânico para um plantio mais eficiente em 1701, a introdução de motores a vapor que movimentavam a debulha de grãos no século XIX, e a introdução de tratores movidos a gás no início do século XX."
Enquanto o advento das máquinas agrícolas reduziu significativamente o trabalho manual necessário para a produção agrícola, a capacidade de coletar e analisar dados ajudou os agricultores a otimizar a produção de culturas e pecuária. A "agricultura de precisão", também conhecida como "fazenda de precisão", remonta pelo menos ao início dos anos 80, ao trabalho do Dr. Pierre Robert, conhecido como "o pai da agricultura de precisão". Dr. Robert pesquisou a variabilidade do solo e a ideia de que diferentes partes de um campo requerem diferentes níveis de nutrientes para permitir ótimos rendimentos de culturas. A pesquisa de Robert ajudou a pavimentar o caminho para o desenvolvimento do manejo de campo com taxa variável em sistemas agrícolas.3
A década de 1990 viu outro salto tecnológico usado por empresas agropecuárias com a invenção do monitor digital de rendimento de culturas e o crescente uso de sistemas de posicionamento global por satélite (GPS). A combinação de dados do monitor de rendimento com o mapeamento por GPS possibilitou o mapeamento de rendimento, que forneceu informações importantes sobre as características e qualidade das culturas em tempo real, enquanto eram colhidas. O GPS mais tarde ajudou a impulsionar outro grande avanço na tecnologia agrícola: a automação. O trator autônomo nasceu de uma colaboração entre a empresa de equipamentos agrícolas John Deere e a NASA no início dos anos 2000.
Pequenos produtores agrícolas são responsáveis pela produção de cerca de um terço do suprimento alimentar mundial.
IBM e Texas A&M AgriLife fornecem dados, tecnologia e experiência aos agricultores necessitados
As soluções agrícolas modernas de hoje são alimentadas por tecnologias avançadas que estão revolucionando a produção agrícola em grandes e pequenas empresas agrícolas.
TIC engloba a captura, armazenamento, recuperação, processamento, exibição, representação, apresentação, organização, gerenciamento, segurança, transferência e intercâmbio de dados e informações, conforme definido pelo Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia do Departamento de Comércio dos EUA. A coleta de dados sobre tudo, desde o conteúdo do solo até as condições climáticas, tornou-se um aspecto chave da agricultura inteligente, e as TIC está ajudando os agricultores a organizar e transferir esses dados."
A internet das coisas (IoT) refere-se a uma rede de dispositivos físicos, veículos, eletrodomésticos e outros objetos físicos que estão embutidos com sensores, software e conectividade de rede que lhes permite coletar dados. No caso da agricultura inteligente, os dispositivos IoT conectados incluem vários tipos de sensores IoT — também conhecidos como "sensores inteligentes" — como aqueles para monitoramento de culturas, rastreamento de gado e observação da condição de equipamentos agrícolas, entre outros. Veículos aéreos não tripulados (UAVs) ou drones equipados com LiDAR também coletam dados agrícolas através de sensoriamento remoto.
Inteligência artificial e aprendizado de máquina podem ajudar os agricultores a derivar insights do "big data" — conjuntos de dados grandes e complexos — provenientes de iniciativas IoT.Análises de dados e modelagem através de soluções de IA e aprendizado de máquina baseadas na nuvem podem informar a tomada de decisões e técnicas de agricultura inteligente.Por exemplo, funções analíticas preditivas, conjuntos de dados meteorológicos e modelos de previsão agrícola baseados em aprendizado de máquina podem ajudar a indústria agrícola a gerenciar o processo de produção agrícola, incluindo produção agrícola, utilização de terras e planejamento da cadeia de suprimentos.
A automação e a robótica têm um papel de destaque nas práticas modernas de agricultura inteligente. Além de tratores autônomos, os agricultores utilizam robôs para tarefas como semeadura, colheita e poda. Eles também podem implementar UAVs, que, embora comumente usados para coleta de dados, servem para pulverizar fertilizantes, pesticidas e outros insumos agrícolas de maneira mais eficiente e precisa do que os métodos tradicionais. A aplicação mais precisa e limitada de fertilizantes, em particular, pode ter um impacto ambiental notável: o fertilizante é uma fonte significativa de emissões de gases de efeito estufa.
O setor agrícola e os fornecedores de tecnologia podem ajudar a criar um futuro melhor para a agricultura com técnicas e inovações agrícolas inteligentes. Aqui estão apenas alguns exemplos de otimização da produtividade agrícola em todo o mundo, graças à agricultura inteligente.
No Texas, os sensores vinculados a um aplicativo de smartphone estão coletando informações em tempo real sobre condições do solo, incluindo umidade do solo. O aplicativo combina essas informações com outros dados, incluindo previsões meteorológicas, para uma análise com inteligência artificial que resulta em recomendações de rega. As recomendações são enviadas aos dispositivos móveis dos agricultores para ajudá-los a implementar eficientemente os recursos hídricos para um melhor crescimento de culturas em áreas afetadas por secas e mudanças climáticas.
Na Califórnia, onde o uso eficiente da água também é uma grande preocupação, uma vinícola implementou uma solução baseada em nuvem que ingere informações de previsões meteorológicas e imagens de satélite, bem como de sensores para medir o estresse da videira. A análise dos dados produz recomendações de rega adaptadas às necessidades de cada videira. Desde que a solução foi implementada, os rendimentos aumentaram em 26%, enquanto o uso de água foi reduzido em 16%.
Na região Almaty do Cazaquistão, uma instalação de "estufa inteligente" de cinco hectares está equipada com tecnologia de IoT e IA.Essas tecnologias monitoram as condições dentro dos estufas e ajustam automaticamente as temperaturas, a luz, a umidade e os níveis de irrigação conforme necessário para criar o ambiente ideal para o crescimento da cultura.4
No Reino Unido, pesquisadores acoplaram sensores ao gado em fazendas leiteiras para rastrear suas atividades, incluindo passos dados e tempo gasto comendo e descansando.Como o gado mais ativo geralmente exibe um comportamento mais positivo, essas informações podem ajudar os agricultores a determinar se as intervenções são necessárias — ou seja, mudar o ambiente dos animais para aumentar seus níveis de conteúdo, o que tende a melhorar os rendimentos do leite.5
Integre tecnologia de agricultura inteligente com previsões agrícolas precisas para ajudar a minimizar as disrupções e maximizar a produção de culturas.
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Com a internet das coisas, as empresas podem monitorar, gerenciar e automatizar suas operações de forma mais eficiente e com mais controle.
A IBM e a Texas A&M AgriLife estão trabalhando juntas para ajudar os agricultores a obterem insights sobre o uso da água.
Aprenda sobre dados geoespaciais e os benefícios de utilizá-los para previsão e mitigação de riscos.
LiDAR é uma tecnologia de sensoriamento remoto que utiliza feixes de laser para medir distâncias e movimentos precisos em um ambiente.
Impulsionada pela demanda do mercado e alimentada pela tecnologia, a transformação digital significa adotar experiências digitais prioritárias para clientes, parceiros de negócios e funcionários.
Saiba como a IA pode ajudar a criar um futuro melhor para a agricultura.
Notas de rodapé
¹"Ajudando a alimentar a população em rápido crescimento do mundo." (link fora de ibm.com) " IMF Blog, 31 de janeiro de 2017.
²"Agricultura inteligente: o potencial transformador da agricultura orientada por dados. " (link fora de ibm.com) ISO.
³”A evolução da agricultura de precisão e as implicações políticas.” (link fora de ibm.com). American Farm Bureau Federation, 23 de agosto de 2023.
⁴"Como um estufa "inteligente" ajuda o agricultor cazaque a cultivar vegetais durante todo o ano." (link fora de ibm.com). Food and Agriculture Organization of the United Nations, 2 de agosto de 2023.
⁵"Robocow: Sensores acoplados ao gado dão aos agricultores uma vantagem inicial em mantê-los felizes."(link fora de ibm.com).Yahoo News.14 de agosto de 2023.