Princípios importantes
- A John Deere está oferecendo seu primeiro trator com inteligência artificial que pode ser operado por meio de um aplicativo de smartphone.
- Há um movimento crescente para tornar a agricultura mais eficiente usando IA.
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As mudanças climáticas e a necessidade crescente de alimentos são fatores que impulsionam a mudança para a agricultura de alta tecnologia.
A agricultura está se tornando de alta tecnologia, graças aos recentes avanços em inteligência artificial (IA).
A John Deere está oferecendo seu primeiro trator autônomo que pode ser operado por meio de um aplicativo de smartphone. O trator autônomo possui seis pares de câmeras estéreo, que permitem a detecção de obstáculos em 360 graus e o cálculo da distância. Faz parte de um movimento crescente para tornar a agricultura mais eficiente por meio do uso de IA.
"A IA permite que os agricultores gerenciem com precisão cada seção da fazenda com base em suas condições e necessidades exclusivas ", disse Gaurav Bansal, diretor de engenharia e autonomia da Blue River Technology, uma empresa de máquinas inteligentes, à Lifewire por e-mail entrevista. "Isso ajuda os agricultores a serem mais eficientes na implantação de recursos, como plantar apenas onde produzirão alimentos com sucesso e aplicar nutrientes e protetores de cultivo em plantas individuais."
Não é o trator dos seus pais
Esqueça os longos dias arando os campos. Para usar o trator autônomo, os agricultores precisam apenas transportar a máquina para um local desejado e configurá-la para operação autônoma. Usando um aplicativo, eles podem deslizar da esquerda para a direita para iniciar a máquina e, em seguida, deixar o campo para se concentrar em outras tarefas enquanto ainda monitoram o status da máquina em seu dispositivo móvel.
As imagens capturadas pelas câmeras são passadas por uma rede neural profunda que classifica cada pixel em cerca de 100 milissegundos. A IA então decide se a máquina deve se mover ou parar, dependendo se um obstáculo for detectado.
Em nosso novo normal, onde a agricultura encontra a seca, a IA é uma ferramenta de aprendizado fundamental para os agricultores de culturas especiais da América.
"Ao processar dados sobre microambientes, os robôs agrícolas podem identificar e possibilitar as ações necessárias em um escopo e velocidade além da capacidade humana", disse Bansal. "Existem pequenas janelas de tempo para concluir a maioria das tarefas na fazenda, então isso também permite que os agricultores tenham certeza de que estão fazendo o que é necessário dentro dessas pequenas janelas para maximizar seu rendimento."
O mais recente da John Deere não é o único trator autônomo do mercado. A FarmWise, por exemplo, oferece tratores de capina totalmente automatizados e acionados por IA que usam visão computacional para identificar plantas, de modo que apenas arranca ervas daninhas.
"A IA também está sendo usada para engenharia de sementes para alimentar robôs de colheita automatizados, otimização de colheitas e muito mais", disse Jason Schoettler, sócio-gerente da Calibrate Ventures, uma empresa que se concentra em investimentos em IA e automação, à Lifewire via e-mail.
AI ao resgate
Especialistas dizem que as mudanças climáticas e a crescente necessidade de alimentos são fatores adicionais que impulsionam a mudança para a agricultura de alta tecnologia. A população global deverá expandir de cerca de 8 bilhões para quase 10 bilhões de pessoas até 2050, aumentando a demanda global de alimentos em 50%.
Ceres Imaging, uma empresa da Califórnia que fornece imagens aéreas e IA para criar soluções de gerenciamento de irrigação para agricultores, também está sentindo a pressão. John Bourne, vice-presidente da empresa, disse à Lifewire em uma entrevista por e-mail que a escassez de água está criando uma demanda crescente pelos produtos Ceres.
"Em nosso novo normal, onde a agricultura encontra a seca, a IA é uma ferramenta crítica de aprendizado para os agricultores de culturas especiais da América", disse Bourne. A IA pode ajudar os agricultores a "quantificar rapidamente os padrões de estresse, geralmente específicos da planta, priorizando ações corretivas que podem melhorar drasticamente a eficiência do uso da água e potencialmente salvar seus pomares e vinhedos."
Com a ajuda da IA, os agricultores também podem analisar as condições de cultivo - clima, uso de água, condições do solo, surtos de pragas e doenças - para ajudá-los a tomar decisões durante a estação de cultivo. Isso é algo em que a Intelinair, uma empresa que usa aprendizado de máquina para identificar padrões em imagens aéreas de campos, é especializada.
Tim Hassinger, CEO da Intelinair, explicou à Lifewire por e-mail que o software da empresa pode enviar alertas aos agricultores para seu smartphone, tablet ou desktop para ver problemas como ervas daninhas, água parada e deficiência de nutrientes antes que prejudiquem as plantações.
"Esta informação ajuda os agricultores a tomar decisões para aumentar a eficiência operacional e melhorar o rendimento das colheitas", disse Hassinger."Os agricultores podem intervir, resgatar o rendimento detectando precocemente doenças e pragas nas plantas, capturar aprendizados para a próxima estação de cultivo e identificar oportunidades para práticas agrícolas mais sustentáveis…"
AI permite que os agricultores gerenciem com precisão cada seção da fazenda com base em suas condições e necessidades exclusivas.
AI também está ajudando os agricultores do ar. Drones agrícolas com capacidade de operação autônoma estão ganhando popularidade, especialmente com a pulverização de pesticidas de precisão, disse Romeo Durscher, vice-presidente da Auterion, fabricante de software de drones, em entrevista por e-mail.
"Muitas vezes, os agricultores não conseguem usar veículos terrestres em seus campos após chuvas prolongadas", acrescentou Durscher. "Ser capaz de voar, inspecionar e, em seguida, implantar muitos veículos aéreos carregados com pesticidas para tratar áreas específicas reduz o tempo, o trabalho humano duro e reduz o número de pesticidas usados."
Dito isso, ainda há muito mais desenvolvimento que precisa acontecer antes que as fazendas estejam perto de funcionar. Durscher disse que é preciso haver uma melhor conectividade entre as unidades robóticas no ar e no solo, bem como as ferramentas de IA e aprendizado de máquina, que analisam dados para tomar decisões sobre os próximos movimentos e realizar ações sem interação humana. A relação IA-farming só pode melhorar a partir daqui.
