10 recursos de IA para facilitar a vida do produtor rural
As novas tecnologias podem aumentar a eficiência; entre os recursos estão a análise do humor dos bovinos e até o ponto de colheita do tomate
Para aqueles que trabalham no campo, a inteligência artificial pode ser um recurso muito importante para tornar esse trabalho mais eficiente, sustentável e produtivo. A IA ajuda os agricultores a usar as mesmas ferramentas que eles usam há séculos, mas com eficiência e foco aprimorados.
Aqui estão 10 dicas para agricultores que desejam usar a nova onda de agricultura assistida por IA.
ROBÔS FISCAL DE PLANTA
Pode parecer um veículo preparado para o solo de Marte, mas o sistema BoniRob é muito mais pé no chão: é um sistema robótico que usa IA para analisar o solo, determinar o que está crescendo nele e eliminá-lo, se necessário. Faz parte de um conceito chamado Spot Farming, em que cada ponto em um campo é tratado individualmente, em vez de tratar o campo inteiro como um todo. Todo o processo é supervisionado por robôs e IA que monitoram cada planta individual e alimentam, regam e colhem a safra. Nos EUA, uma empresa chamada Carbon Robotics está vendendo um dispositivo semelhante chamado LaserWeeder que usa IA para detectar ervas daninhas e, em seguida, as elimina com um laser.
RG DE PRAGAS
Não tem certeza se essa coisa rastejando em suas plantações é boa ou ruim? O InsectID da Universidade Estadual de Iowa pode ajudar: tire uma foto, carregue-a e o InsectID usa IA para identificar o inseto, fornecer informações sobre o papel do inseto e dar dicas sobre como lidar com ele se você quiser que ele saia de suas plantações.
FERTILIZANTE SOB MEDIDA
A Farmspace Technologies é uma empresa nigeriana que está desenvolvendo um sensor de solo de baixo custo, chamado ActionLab, que usa IA para ajudar pequenas fazendas a entender como usar fertilizantes de forma mais eficaz e quais plantações cultivar.
PARA OS PEQUENOS
A agricultura é mais do que apenas a atividade de cultivo: é sobre ser inclusiva. O governo indiano criou o projeto Saagu Baggu, que ajuda os produtores de pimenta em Khammam a usar IA para entender melhor a qualidade do solo, a qualidade do produto e encontrar melhores preços. Atualmente, ele cobre 7.000 pequenas fazendas, mas o governo do estado de Telangana está expandindo para cobrir 20.000 propriedades.
COMO SE ANTECIPAR AO CLIMA
A previsão do tempo é a mais recente área em que a IA está sendo usada com o Google aplicando seu sistema DeepMind à climatologia e a Nvidia fazendo a mesma coisa com seu sistema FourCastNet. Ambos os sistemas usam IA para gerar previsões de curto prazo, prevendo padrões com até 10 dias de antecedência. A IA também tem um papel em previsões de longo prazo e no papel das mudanças climáticas, mas isso ressalta um dos problemas com a IA: ela é ótima para encontrar padrões em dados existentes, mas não consegue entender como as coisas podem mudar no futuro.
O TOMATE JÁ ESTÁ MADURO?
Você sabe quando a colheita está pronta pela aparência, mas não pode estar em todos os lugares ao mesmo tempo. Então, por que não usar IA para ajudar? Este estudo mostra como um grupo de cientistas de IA desenvolveu um sistema que pode decidir quando um tomate está maduro a partir de uma imagem. Isso pode parecer trivial, mas imagine combinar isso com um sistema automatizado que circula pela sua estufa e envia um relatório que ajuda a decidir quando colher? Este não é o único exemplo deste tipo: um trabalho semelhante foi feito para brotos de chá e outras culturas.
ROBÔ VAI DA COLHEITA À BANDEJA
A Fieldwork Robotics é uma empresa do Reino Unido que está construindo robôs que podem fazer a colheita, por exemplo, de frutas macias. Seu robô Fieldworker 1 usa IA e robótica para detectar frutas macias maduras, colhê-las com um coletor robótico delicado e colocá-las em uma bandeja. Ainda é um projeto experimental, mas está em teste pelo maior produtor de frutas macias da Austrália. Eles afirmam que a novidade permitirá a um único operador humano supervisionar a colheita em vários campos ao mesmo tempo.
AS VACAS ESTÃO FELIZES?
As vacas são criaturas barulhentas e os sons que elas fazem geralmente indicam como estão se sentindo. Então, um grupo de pesquisadores usou ferramentas de IA de código aberto para analisar os ruídos que os animais fazem e determinar como eles estão se sentindo. Os resultados são, dizem os estudiosos, bastante precisos porque as vacas fazem ruídos de baixa frequência quando estão contentes e ruídos de frequência mais alta quando estão angustiadas.
Os pesquisadores usaram a ferramenta Whisper da Open AI, que converte som em texto. Ao adaptar isso para determinar a frequência, a duração do ruído e a frequência com que o ruído era repetido, seria possível produzir uma medida em tempo real do bem-estar das vacas. O CattleEye é um sistema que usa uma câmera de segurança e IA para monitorar as vacas conforme elas passam por um portão de triagem ou analisando imagens de drones do seu pasto. O mais inteligente é que o sistema usa IA para analisar como cada vaca está se movendo e quão saudáveis elas parecem, produzindo uma medida que eles chamam de Body Condition Score. Se uma vaca tem um BCS ruim, ela pode estar sendo superalimentada ou estar com problema de saúde.
DEVOLVA TANTO QUANTO VOCÊ RETIRA
A agricultura regenerativa se concentra na sustentabilidade de longo prazo, priorizando a saúde e a vitalidade do solo. O RegenIQ oferece uma maneira de medir esse processo e fornecer conselhos sobre como melhorar sua eficácia. Ao combinar várias fontes de dados com IA, ele ajuda a rastrear e medir o progresso ao longo do tempo.
COOPERATIVA DE DADOS
O Centro de Estudos de Risco Existencial da Universidade de Cambridge analisou as ameaças do uso de IA na agricultura em 2022 e descobriu que há muitos, desde a confiabilidade dos modelos de IA até o custo. Um dos principais riscos que eles identificaram foi o problema da transparência e propriedade dos dados: de onde vêm as informações que a IA usa e quem é o dono da tecnologia?
Os autores pedem que os agricultores compartilhem esses dados abertamente, mas sem perder a propriedade por meio da criação de cooperativas de dados. Um exemplo disso está em uso na Etiópia e na Índia: o FarmStack, um projeto da Digital Green que permite que um agricultor compartilhe seus dados, mas também estabeleça limites sobre quem os obtém e como os usa. No mundo da IA, essas informações são mais preciosas do que ouro. Os agricultores do mundo todo precisam entender e trabalhar juntos para garantir que sejam usados de forma adequada, ética e para o bem de todos.
