Agricultura adota inteligência artificial

Nov 03, 2023

A inteligência artificial usa resmas de dados para aumentar a eficiência.

Os barbas grisalhas podem se lembrar da emoção que sentiram quando os cálculos matemáticos carregados de lápis avançaram a uma velocidade vertiginosa para a era da calculadora.

Hoje em dia, a inteligência artificial (IA) promete trazer à agricultura o mesmo calor que trouxe às aulas de matemática há décadas. A inteligência artificial é uma tecnologia que inclui vários subconjuntos, como aprendizado de máquina, diz Rania Khalaf, diretora de informações e dados da Inari.

“O aprendizado de máquina permite que os computadores prevejam resultados matematicamente ou façam classificações, encontrando padrões em grandes quantidades de dados”, diz ela. “Em seguida, ele aprende a atualizar esses padrões ou classificações ao longo do tempo, à medida que vê novos dados”.

“A maior vantagem da inteligência artificial é a capacidade de fazer cálculos complexos em alta velocidade que antes exigiam a execução de um ser humano”, acrescenta Kent Klemme, gerente geral de See & Spray da Blue River Technology. "As recentes melhorias nas GPUs [unidades de processamento gráfico] forneceram o poder computacional para tornar isso possível. São necessários muitos dados para resolver problemas específicos."

A tecnologia See & Spray Ultimate — alimentada por aprendizado de máquina — permite que os pulverizadores atinjam apenas as ervas daninhas enquanto pulverizam entre as plantações. “Tirámos milhares e milhares de imagens de diferentes ervas daninhas em diferentes culturas e em diferentes situações, como céu limpo, céu nublado, céu escuro, diferentes solos e níveis variados de resíduos”, diz Klemme.

Os cientistas de dados da Blue River e da John Deere treinam então o sistema See & Spray Ultimate para reconhecer plantas sob inúmeras condições. Essas imagens são ordenadas por meio de algoritmos, que envolvem a repetição de uma ou mais operações matemáticas. Os algoritmos são frequentemente implementados e resolvidos em computadores.

Os pulverizadores Patriot série 50 da Case IH usam uma forma de aprendizado de máquina chamada orientação visual.

“É uma solução de orientação de linha que cria um comando de direção baseado na localização da planta”, diz Chris Dempsey, diretor global de tecnologia de precisão da Case IH.

A orientação visual usa uma câmera integrada que transmite a localização da planta de milho ao pulverizador para que ele permaneça na linha em vez de atropelar as plantas cultivadas, acrescenta.

A inteligência artificial é uma área ampla que inclui muitos subconjuntos, como o aprendizado de máquina. Basicamente, porém, ele usa resmas de dados para aumentar a eficiência, diz Dempsey.

“O maior obstáculo que toda a indústria agrícola enfrenta na agricultura digital é pegar conjuntos de dados grandes e complexos e transformá-los em insights significativos”, diz Ashwin Madgavkar, fundador da Ceres Imaging. “A IA pode realmente ajudar a preencher essa lacuna, sintetizando todos esses dados em ações que um produtor pode realizar.”

Seu uso está aumentando no melhoramento genético.

“Estamos analisando todos os tipos de novas tecnologias, seja aprendizado de máquina ou modelos analíticos avançados para prever o desempenho de híbridos”, disse Mike Popelka, gerente de criação de produtos híbridos da AgReliant Genetics. “A indústria [de melhoramento agrícola] está se voltando mais para esses modelos”.

O uso de IA também é comumente usado em muitas linhas de máquinas. A Case IH utiliza aprendizado de máquina por meio de 16 sensores que ajustam seu sistema AFS Harvest Command.

“Aumentar o rendimento e diminuir as perdas [de grãos] agora é feito automaticamente”, diz Dempsey. "Historicamente, os operadores das colheitadeiras teriam que fazer ajustes nas peneiras se tivessem muita espiga ou material estranho em uma amostra de grãos."

O aprendizado de máquina agora faz isso automaticamente.

“Os sensores informam à colheitadeira que ela precisa desligar uma peneira inferior ou aumentar a velocidade do ventilador ou do rotor”, diz ele. “Esses ajustes são baseados em saber como é o material estranho ou grãos de má qualidade em um banco de dados conhecido de um determinado tipo de cultura. É basicamente um banco de dados de imagens que mostram [grãos de qualidade] bons e ruins”.

A John Deere também usa aprendizado de máquina em seu recurso de manutenção automática nas colheitadeiras das séries S700 e X9 para manter a perda de grãos desejada e o desempenho da qualidade dos grãos.