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Quais os impactos do machine learning na agricultura?

Condições climáticas não favoráveis, grandes extensões de terra para cuidar e doenças no plantio costumam atrapalhar o rendimento da lavoura. E, mesmo com uma gestão eficiente de todos esses pontos, existem alguns problemas que somente a tecnologia pode resolver de forma eficiente. É por isso que o machine learning na agricultura já é tão popular e vantajoso para o setor.

Não é à toa, já que ajuda a ganhar produtividade, evitar erros, diminuir custos e visualizar previamente os resultados. No conteúdo abaixo, explicaremos mais sobre seu conceito, as áreas que são afetadas e os impactos na realidade do agricultor. Acompanhe e entenda!

O que é machine learning na agricultura?

Imagine uma propriedade com milhares de hectares. Controlar pragas em um local extenso como esse não é uma tarefa fácil ou rápida. Porém, com a ajuda da tecnologia, já se pode utilizar drones que sobrevoam o plantio e identificam doenças a partir de padrões preestabelecidos no aparelho. Por consequência, é possível agir apenas naqueles lugares específicos.

Mas como eles conseguem realizar essa tarefa? A resposta está no machine learning. Em resumo, refere-se a um processo em que os computadores conseguem aprender por associações de dados e, então, trabalhar a partir das informações recebidas.

Lembre-se do exemplo que passamos no início deste tópico. Para que o drone pudesse identificar o cultivo danificado, foi preciso abastecê-lo com fotos de plantas doentes. Assim, ele consegue relacionar a imagem enviada ao que está sendo analisado e elaborar um diagnóstico. Portanto, é possível educar os equipamentos com todo tipo de dado que eles consigam decodificar.

Vale lembrar que a inovação não se resume somente ao caso relatado. A agricultura 4.0, onde o digital é um aliado do campo, permite uma série de otimizações. Sejam as colheitas automatizadas, o melhoramento genético ou o ganho de desempenho de máquinas. No próximo tópico, especificaremos em detalhes quais áreas do seu dia a dia podem ser beneficiadas. Confira!

Agricultura de Precisão

Como o machine learning pode ser aplicado na agricultura?

Basicamente, em todas as áreas que você imaginar. Como, por exemplo, com um dispositivo de irrigação que garante a quantidade exata de água que sua lavoura precisa para trazer bons resultados. Ou com uma colheita automatizada por meio de máquinas inteligentes.

Ficou interessado? Continue lendo abaixo e conheça os 6 principais lugares em que o machine learning impacta na agricultura.

1. Melhoramento genético

E se você soubesse exatamente qual variedade de milho e em quais condições climáticas ele precisa ser plantado para ter o melhor rendimento? Faria diferença no dia a dia da lavoura? São dados como esse que o machine learning na agricultura oferece.

A partir de estudos de melhoramento genético, é possível encontrar, de forma ágil e assertiva, as circunstâncias mais adequadas para a produtividade agrícola. Com isso, você conhece quais variedades têm melhor desempenho em diferentes tipos de solo e clima. Como resultado, pode-se plantar economizando recursos e ganhando tempo.

Aqui, vale lembrar que esse tipo de simulação não substitui a prática no campo. Porém, já é uma maneira de visualizar os resultados com mais exatidão dentro do laboratório.

2. Irrigação

Você já deve ter ouvido falar que a agricultura é uma das principais responsáveis pelo gasto de água no mundo, certo? Para exemplificar melhor, cerca de 70% do consumo vem do setor. Já existem diversas alternativas para minimizar os impactos negativos no meio ambiente e a tecnologia é um deles.

Com um sistema de irrigação automático, a água é distribuída no plantio de acordo com a necessidade de umidade do solo. Evitando, então, que desperdícios aconteçam e ajudando a preservar o recurso para o futuro.

Mas, para além do foco na sustentabilidade, o planejamento de irrigação auxilia a manter as condições favoráveis para uma boa colheita. Mesmo quando a variação climática não for conveniente e nos casos de grandes extensões de terra. Aqui, os ganhos envolvem a redução de trabalho manuais, a diminuição de custos de produção e o aumento da produtividade.

3. Colheita automatizada

O processo de colheita realizado por uma pessoa, além de demorado, é cansativo e pode prejudicar a saúde. Afinal, estamos falando de inúmeros hectares que precisam de atenção. Uma maneira de agilizar a atividade e diminuir a carga dos funcionários é a colheita automatizada.

Trata-se de máquinas inteligentes, que utilizam sensores, GPS e radares para percorrerem o campo sozinhas e coletar o plantio. Com o machine learning na agricultura, elas utilizam um sistema de cognição semelhante ao de humanos para identificar o que já pode ser colhido.

4. Controle de doenças e pragas

Como falamos no início deste conteúdo, as inovações no campo podem ser utilizadas para perceber as plantas que estão doentes. O drone é enviado à lavoura e, a partir das informações que lhe foram disponibilizadas, ele identifica insetos e doenças.

Assim, é possível criar alternativas para resolver a situação apenas nos locais necessários. Inclusive, também pode-se entender a gravidade do problema e visualizar ervas daninhas. Essas ações permitem soluções mais direcionadas, com menos impacto negativo ao cultivo e ao meio ambiente.

5. Condições do campo e previsões de rendimento

Por meio de algoritmos que analisam aspectos do solo, como umidade, temperatura e evaporação, é possível identificar as condições e características daquele campo. Logo, o produtor tem em mãos informações preciosas para o plantio, como o funcionamento do ecossistema naquela região.

Esses dados permitem uma gestão mais eficiente do campo como um todo, mas, ainda, ajudam a prever os rendimentos. Isso porque, quando relacionados ao clima, variedades de frutos e outros atributos, conseguem antecipar os ganhos de determinadas áreas.

Qual o impacto do machine learning na agricultura?

O crescimento da produtividade, com certeza, é um dos principais impactos positivos do machine learning na agricultura. Afinal, o agricultor entenderá as melhores condições para o plantio, mantendo a lavoura livre de pragas e com todos os recursos necessários para a produção.

Outro ponto essencial é a redução de custos. As ervas daninhas, por exemplo, que costumam gerar grande prejuízo, serão identificadas com mais facilidade e não gerarão os gastos tão temidos. Além disso, com processos mais otimizados, economiza-se produtos e o tempo dos colaboradores.

Em síntese, é uma forma de aumentar a produção e a qualidade dos produtos, sem precisar de mais recursos humanos. A tecnologia permite esse crescimento sustentável do campo de forma precisa e assertiva, por meio dos dados, e também bastante lucrativa.

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