O que é agricultura inteligente?
A agricultura inteligente, também chamada de agricultura conectada, usa tecnologias avançadas e operações agrícolas baseadas em dados para otimizar e ampliar a sustentabilidade na produção. Entre as tecnologias utilizadas na agricultura inteligente estão a inteligência artificial (IA), a automação e a Internet das Coisas (IoT).
Embora novas tecnologias e ferramentas façam parte da gestão agrícola e da produção de alimentos há bastante tempo, preocupações urgentes impulsionam hoje o avanço e a adoção das tecnologias de agricultura inteligente. A principal delas é a segurança alimentar: a produção de alimentos precisa crescer 70% até 2050 para acompanhar o crescimento da população mundial, segundo o Fundo Monetário Internacional.1
A mudança climática torna mais difícil garantir alimento suficiente. Ela reduz a produtividade das colheitas e compromete o acesso a recursos naturais, como a água para irrigação. Além dos problemas climáticos, o setor agrícola também enfrenta desafios de lucratividade, com os custos crescentes de insumos como fertilizantes, preços voláteis de commodities e exigências regulatórias cada vez maiores.
“Com a agricultura inteligente, conseguimos nos adaptar melhor às incertezas causadas pela mudança climática, reduzir os impactos ambientais e promover resiliência na produção agrícola.”
— A Organização Internacional para Padronização2
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As primeiras práticas agrícolas eram baseadas no trabalho humano, na força animal e em ferramentas simples. Entre os avanços mais marcantes da tecnologia agrícola estão a invenção da semeadora em 1701, que tornou o plantio mais eficiente, as máquinas a vapor usadas na debulha de grãos no século XIX e os tratores a gasolina no início do século XX.
A introdução de máquinas agrícolas reduziu muito a necessidade de trabalho físico na agricultura, enquanto a coleta e análise de dados permitiram que os agricultores melhorassem a produção de culturas e gado. Este método, chamado de agricultura de precisão ou agricultura de precisão, começou no início dos anos 80 com o Dr. Pierre Robert, também conhecido como "o pai da agricultura de precisão". Ele estudou como diferentes áreas de um campo precisam de várias quantidades de nutrientes para o melhor crescimento da cultura. Seu trabalho levou à criação de sistemas agrícolas que aplicam diferentes quantidades de recursos em um campo.3
Na década de 1990, a tecnologia agrícola avançou ainda mais, com o lançamento do monitor digital de produtividade e a adoção crescente de sistemas de posicionamento global (GPS) via satélite. Ao cruzar os dados de produtividade com o GPS, os agricultores puderam mapear suas lavouras e obter dados essenciais sobre as culturas em tempo real durante a colheita. Depois, o GPS abriu caminho para outra inovação: a automação. O trator autônomo nasceu de uma parceria entre a John Deere e a NASA no começo dos anos 2000.
Tecnologias avançadas que estão revolucionando a produção agrícola em vários agronegócios impulsionam a agricultura moderna de hoje.
Segundo o Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia do Departamento de Comércio dos EUA, a tecnologia da informação e comunicação (TIC) compreende atividades como capturar, armazenar, recuperar, processar, exibir, representar, apresentar, organizar, gerenciar, proteger, transferir e trocar dados e informações. A coleta de dados de aspectos como o solo e as condições do tempo é parte essencial da agricultura inteligente, e a TIC ajuda os agricultores a organizar e transmitir essas informações.
IoT representa uma rede de dispositivos físicos, veículos, eletrodomésticos e objetos que possuem sensores, software e conectividade, capazes de coletar dados. Na agricultura inteligente, os dispositivos IoT incluem diferentes tipos de sensores IoT, como os que monitoram cultivos, rastreiam animais e acompanham o estado de equipamentos agrícolas. Drones ou veículos aéreos não tripulados com tecnologia de detecção e medição por luz (LiDAR) também realizam coletas de dados agrícolas por sensoriamento remoto.
A IA e o aprendizado de máquina (ML) podem ajudar os agricultores a extrair insights do big data - conjuntos de dados grandes e complexos, provenientes de iniciativas de IOT. A análise de dados e a modelagem de dados por meio de ferramentas de IA e ML baseadas em nuvem podem informar a tomada de decisões e as técnicas agrícolas inteligentes. Por exemplo, a análise preditiva de dados, os conjuntos de dados meteorológicos e os modelos de previsão agrícola com tecnologia de ML podem ajudar o setor agrícola a gerenciar o processo de produção, inclusive a produção agrícola, a utilização da terra e o planejamento da cadeia de suprimentos.
Automação e robótica têm papel central nas práticas modernas da agricultura inteligente. Além dos tratores autônomos, os produtores usam robôs para tarefas como semear, colher e podar. Eles também podem usar VANTs para aplicar fertilizantes, pesticidas e outros insumos agrícolas com mais eficiência e precisão que os métodos tradicionais. Aplicar fertilizante com mais controle e precisão, por exemplo, pode gerar impacto ambiental positivo: fertilizantes são uma fonte importante de emissão de gases do efeito estufa.
O setor agrícola e os provedores de tecnologia podem construir um futuro melhor para a agricultura com técnicas e inovações da agricultura inteligente. Veja alguns exemplos de como o mundo tem otimizado a produtividade agrícola com esse tipo de abordagem:
Sensoriamento inteligente do solo para otimização da água
No Texas, sensores conectados a um aplicativo de smartphone coletam informações em tempo real sobre as condições do solo, como o nível de umidade. O app cruza esses dados com previsões do tempo e gera recomendações de irrigação com base em uma análise impulsionada por IA. As recomendações são enviadas aos celulares dos agricultores, ajudando-os a usar a água de forma eficiente e melhorar o crescimento das lavouras em áreas afetadas pela seca e pela mudança climática.
Irrigação baseada na nuvem para estresse da videira
Na Califórnia, onde o uso eficiente da água também é prioridade, uma vinícola adotou uma ferramenta em nuvem que processa dados de previsões meteorológicas, imagens de satélite e sensores para avaliar o estresse das videiras. A análise dos dados gera recomendações de irrigação adaptadas a cada planta. Desde a implementação da ferramenta, a produção aumentou 26% e o consumo de água caiu 16%.
Controle climático orientado por IA em estufas
Na região de Almaty, no Cazaquistão, um complexo de estufas inteligentes com cinco hectares utiliza tecnologia IoT e IA. Esses sistemas monitoram as condições internas e ajustam automaticamente temperatura, luz, umidade e irrigação para criar o ambiente ideal para o crescimento das culturas.4
Monitoramento do comportamento animal para melhorar a produção de laticínios
No Reino Unido, pesquisadores instalaram sensores em vacas de fazendas leiteiras para acompanhar sua atividade, como número de passos, tempo comendo e deitado. Como vacas mais ativas tendem a demonstrar comportamento positivo, os dados ajudam os produtores a saber se é necessário intervir por exemplo, ajustando o ambiente dos animais para aumentar o bem-estar, o que geralmente melhora a produção de leite.5
Recursos
Notas de rodapé
¹ “Helping Feed the World’s Fast-Growing Population”, Rabah Arezki, IMF Blog, 31 de janeiro de 2017.
² “Agricultura inteligente: o potencial transformador da agricultura baseada em dados”, ISO.
³ “The Evolution of Precision Agriculture and Policy Implications”, Bernt Nelson, American Farm Bureau Federation, 23 de agosto de 2023.
⁴ “How a “smart” greenhouse helps Kazakh farmer grow vegetables all year round”, Food and Agriculture Organization of the United Nations, 2 de agosto de 2023.
⁵ “How 'robocows' are helping keep Scotland's cattle happy”, The Herald, 14 de agosto de 2023.