A revolução 4.0 no campo vai mudar o modo de produzir alimentos no mundo
Utilizando uma série de tecnologias, desde a inteligência artificial à robótica, o futuro da agricultura e da pecuária passa pela precisão: otimizar o crescimento das culturas e criações face a desafios sem precedentes do agro. A tomada de decisões baseada em dados está revolucionando uma variedade de indústrias, desde a saúde ao setor de transformação, e constitui a espinha dorsal da agricultura e pecuária 4.0.
Confira os muitos desenvolvimentos tecnológicos que podem funcionar em conjunto com a futura tecnologia no campo:
GuettyimagesAnálise de dados
A análise de dados não é tanto uma tecnologia, mas sim o que a Agricultura 4.0 pode fazer com os dados. Quando o futuro da agricultura depende da otimização de recursos escassos, como terras aráveis, água e mão-de-obra, as decisões baseadas em dados são críticas.
A análise de dados não deixa espaço para duplas suposições e dá aos agricultores a confiança necessária para tomar decisões comerciais vitais e melhorar o crescimento das culturas.
Forbes/ArInternet das coisas (IoT)
Na próxima iteração da revolução da tecnologia da informação agrícola, os dados não virão dos locais habituais, mas de “coisas” como sensores no solo, em tempo real.
Os sensores IoT podem medir a umidade e notificar os agricultores quando ela cai abaixo de um determinado nível predeterminado, como um indicador da saúde do solo. Além disso, os sensores de temperatura e umidade podem fornecer um alerta precoce quando detectam os estágios iniciais de uma doença, como a presença de mastite, uma condição que afeta os úberes das vacas.
A estimativa é de uma ampla adoção de IoT nas fazendas, ajustando praticamente todos os parâmetros que valem a pena medir, incluindo indicadores de maturação de frutas, bem-estar animal e saúde vegetal e detecção de doenças.
Forbes/Ar
Forbes/ArInteligência artificial e aprendizado de máquina
Embora os sensores IoT possam medir, coletar e encaminhar dados, a IA (inteligência artificial) pode analisá-los em busca de problemas imediatos e tendências de longo prazo. A IA pode dar sentido às imagens coletadas de drones e estudá-las em busca de manchas nas plantações que indiquem sinais de doenças fúngicas e outros indicadores de problemas.
As versões mais básicas de modelos de IA treinados são baseadas na memória lembrada. Eles comparam o que veem hoje com o que já sabem. Se, por exemplo, os agricultores precisam de informações sobre a maturação das frutas, a IA ajuda comparando imagens das árvores frutíferas atuais e contrastando-as com imagens aprendidas estabelecidas de frutas maduras.
Os modelos de IA mais avançados não precisam de bancos tão profundos de dados conhecidos. Em vez disso, eles aprendem no trabalho com um pequeno conjunto inicial de dados e podem ajudar em tarefas repetitivas na fazenda, incluindo a ordenha das vacas.
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GuettyimagesRobótica
A agricultura está repleta de tarefas repetitivas e enfadonhas (semear, capinar e colher produtos são apenas três exemplos) que tornariam a engenharia agrícola uma opção ideal para máquinas autônomas.
O futuro da agricultura verá os robôs assumirem trabalhos enfadonhos (muitas vezes perigosos), enquanto trabalhadores – hoje mão de obra escassa – poderão ser deslocados para projetos mais interessantes.
Os robôs podem ser programados para executar tarefas específicas em momentos específicos, o que também os torna confiáveis e eficientes. Hoje, já podemos vê-los ordenhando vacas e colhendo morangos e outras frutas.
Forbes_ArAcesso à nuvem
“Os agricultores precisam de acesso a muitos pontos de dados e ferramentas digitais nos campos. Eles podem precisar verificar os horários de irrigação, verificar o gado em busca de sinais de infecção bacteriana, reavaliar contratos de reparo para equipamentos obsoletos ou assinar um gráfico para os trabalhadores.
Acessar decisões e informações em tempo real significa que os dados devem ser armazenados na nuvem para que os produtores e todo o pessoal autorizado possam rastrear os dados em tempo real a partir de um local central.
Análise de dados
A análise de dados não é tanto uma tecnologia, mas sim o que a Agricultura 4.0 pode fazer com os dados. Quando o futuro da agricultura depende da otimização de recursos escassos, como terras aráveis, água e mão-de-obra, as decisões baseadas em dados são críticas.
A análise de dados não deixa espaço para duplas suposições e dá aos agricultores a confiança necessária para tomar decisões comerciais vitais e melhorar o crescimento das culturas.
Os fundamentos da nova revolução
A agropecuária está numa encruzilhada, enfrentando vários ventos contrários ao mesmo tempo. Em primeiro lugar, as alterações climáticas levam a padrões climáticos imprevisíveis, intensificando secas e furacões, reduzindo o abastecimento de água e prejudicando as colheitas.
Ao mesmo tempo, a população mundial continua a crescer. Espera-se que atinja 9,7 mil milhões até 2050, de acordo com as previsões das Nações Unidas. De 2030 a 2050, por exemplo, haverá mais 1,2 bilhão de pessoas em apenas vinte anos. Os desafios da segurança alimentar serão exacerbados. Aumentar a produção de alimentos quando os recursos são finitos diminuem, como terras aráveis e água doce, continuará a ser um desafio. A migração laboral das zonas rurais para as cidades diminui a força de trabalho disponível para trabalhar no campo.
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Estes desafios podem parecer assustadores, mas as tecnologias relativamente novas incorporadas na Agricultura 4.0 prometem resolver todos eles, ou pelo menos ser um aliado poderoso. A utilização da moderna tecnologia da informação para enfrentar os desafios da população mundial não é nova.
Ainda assim, os princípios desta próxima revolução são aplicados literalmente desde o início, de sensores no solo e monitorização de grandes rebanhos de gado até drones que supervisionam plantações generalizadas de culturas. O futuro da agricultura passa pela transformação digital como causa raiz do crescimento.
(Reportagem publicada na Forbes Argentina e adaptada. Tradução: Forbes Brasil)
