O Uso de Inteligência Artificial (IA) na Agricultura e no Agronegócio

O uso de Inteligência Artificial (IA) na Agricultura e no Agronegócio.

Programa de Pós-Graduação em Tecnologias da Informação e Comunicação – PPGTIC

UFSC – Universidade Federal de Santa Catarina – Araranguá – SC, Brasil

Jucemar Formigoni Cândido^[1] – [e-mail]

Resumo: O uso da Inteligência Artificial (IA) na agricultura, no agronegócio , ou seja, neste setor, vem sendo discutida e considerada como grande solução viável, principalmente, para a alimentação da crescente da população. Esta pequena revisão bibliográfica em formato de uma revisão narrativa, constitui-se de pontos de uma visão, onde a aplicação na área da agricultura da IA, desempenha um papel importante e com grande potencial de crescimento. Este artigo, fundamenta os conceitos de IA, Agricultura, Agronegócio e outros itens pertinentes ao tema. Também, a necessidade da aplicabilidade da IA na agricultura e consequente no agronegócio. Uma breve discussão sobre o uso e aplicabilidade de algumas tecnologias baseada em IA, utilizadas na agricultura e agronegócio. Esta revisão nos leva a concluir que já é próspera e promissora a aplicação de IA no setor.

Palavras-chaves: Agricultura, Agronegócio, Deep Learning, Inteligência Artificial, Redes Neurais.

Abstract: The use of Artificial Intelligence (AI) in agriculture, agribusiness, in this sector, has been discussed and considered as a great viable solution, mainly for the feeding of the growing population. This short bibliographic review in the form of a narrative review is a point of a vision where the application in the area of AI agriculture plays an important role and with great growth potential. This article bases the concepts of AI, Agriculture, Agribusiness and other items pertinent to the theme. Also the need for the applicability of AI in agriculture and consequent in agribusiness. A brief discussion on the use and applicability of some AI-based technologies used in agriculture and agribusiness. This review leads us to conclude that the application of AI in the sector is already prosperous and promising..

Keywords: Agriculture, Agribusiness, Deep Learning, Artificial Intelligence, Neural Networks..

1. INTRODUÇÃO

Caminhando a população mundial em um aumento considerável, a agricultura desempenha um papel vital no futuro do planeta. Apesar de todas as mudanças estruturais e técnicas que experimentou, é necessário torná-lo cada vez mais sustentável, eficiente e produtivo no meio da agricultura e no agronegócio. Para fazer isso, a Inteligência Artificial (IA) pode em breve, se tornar essencial para analisar os muitos dados coletados pelas novas ferramentas usadas pelo mundo agrícola para auxiliar os agricultores. Estas diferentes tecnologia: Drones, Uma infinidade de sensores (de umidade por exemplo), câmeras de imagem térmica, e muitas outras ferramentas de tomada de decisão que fornecem acesso a uma quantidade tão imensa de dados que os seres humanos não são capazes de processá-los e explorá-los sozinhos.

O grande volume de dados produzidos por esses dispositivos, se não forem bem organizados e tratados, não seriam de muita utilidade, ai está a concentração da necessidade da capacidade da utilização das IA’s. Possibilitam então, a criação de valor analisando esses dados coletados, podendo ser utilizado para fazer previsões com base em parâmetros como clima, condição do solo e das sementes, taxa de irrigação, riscos de doenças, produção, vendas, organização, enfim, a necessidade global de um agronegócio usado nas empresas agrícolas. O principal objetivo é obter o melhor retorno possível com o menor custo financeiro e ambiental possível e ajudar os agricultores a tomar decisões consistentes. Saber o que plantar, quando, em que área ou quando colher são, por exemplo, usos concretos da IA na agricultura. Não é apenas a colheita que procuraremos melhorar, mas também a forma como a agricultura é praticada. O valor também é criado quando a IA ajuda esses atores a desenvolver uma agricultura mais sustentável e mais fundamentada.

1.1. JUSTIFICATIVA

A agricultura, como a indústria e os serviços, está passando pela revolução digital. Drones, tratores autônomos, câmeras, ordenhadeiras conectadas, etc. são tecnologias que otimizam o trabalho na fazenda e na planície. Todas essas máquinas carecem de um pouco de inteligência para serem confiadas com tarefas que não são totalmente previsíveis.

1.2. HIPÓTESES

O que a IA realmente traz, quando dispositivos com programas de computador simples já parecem muito versáteis? Esta é a primeira pergunta que pode ser feita.

A diferença está em um “detalhe”: o aprendizado de máquina, que quando programado de forma convencional, é capaz de processar opções preestabelecidas.

A mesma máquina equipada com IA poderá escolher entre essas soluções preestabelecidas e outras que “aprendeu” durante sua “existência”.

O paralelo com os seres humanos é impressionante: o programador da máquina dará as regras básicas (que podem ser assimiladas ao “inato” em humanos) e a máquina aprenderá a fazer as melhores escolhas ao longo de sua vida (“o adquirido” em humanos).

2. REFERENCIAL

Em busca por bibliografias do assunto relacionado ao tema deste artigo, foi encontrado pouquíssimo material (considerado um assunto eminente, porém, ainda em evolutiva constante). Dos encontrados, alguns sites e alguns artigos relacionados ao tema, e foram utilizados no presente documento. Sendo assim, o autor optou por um dos tipos de revisão bibliográfica: A Revisão Narrativa, não sendo necessário adotar critérios muito explícitos e também, nem muito sistemáticos, conforme nos afirma SCIELO^[2] (2007):

Duas categorias de artigos denominados de revisão são encontrados na literatura: As revisões narrativas e as revisões sistemáticas, que embora sob a denominação de Revisão, têm características e objetivos diferentes.

...

Os artigos de revisão narrativa são publicações amplas, apropriadas para descrever e discutir o desenvolvimento ou o “estado da arte” de um determinado assunto, sob ponto de vista teórico ou contextual. As revisões narrativas não informam as fontes de informação utilizadas, a metodologia para busca das referências, nem os critérios utilizados na avaliação e seleção dos trabalhos(1) Constituem, basicamente, de análise da literatura publicada em livros, artigos de revista impressas e/ou eletrônicas na interpretação e análise crítica pessoal do autor.