Agricultura Preditiva: conceito e os impactos para o agronegócio
por Ifope | out 27, 2021 | Concursos Agrônomos | 0 Comentários
Uma reportagem produzida pela InfoMoney fez um estudo sobre como a agricultura preditiva e autônoma é o futuro do agronegócio brasileiro. Com o aumento do acesso à internet nas fazendas brasileiras, a tendência é que o uso de tecnologias para guiar o agronegócio se expanda absurdamente. Assim, aumentando ainda mais a influência desse segmento, que já soma 25% do PIB brasileiro.
Mas você sabe o que é agricultura preditiva? E autônoma? Sabe como funciona e como um profissional especializado pode ajudar nesse processo? Neste artigo, vamos responder essas e muitas outras perguntas, confira!
Como o próprio nome sugere, a agricultura preditiva consiste em tentar prever por meio de dados e do histórico daquela fazenda como será a safra, dentre outros fatores e, principalmente, antecipar problemas. Assim, permitindo que a gestão os conserte antes que eles tenham o poder de causar prejuízos.
Aqui, a ideia é analisar diversos pontos em conjunto e tentar entender como suas relações vão impactar a produção. Assim, são estudados pontos como clima, condições do solo, análise de safras anteriores, temperatura, fertilidade, investimentos, etc. Basicamente, tudo que pode afetar a produção é levado em consideração.
Muitas das vezes você verá a agricultura preditiva também relacionada à palavra "autônoma". Isso porque a agricultura preditiva funciona muito bem com máquinas que trabalham de forma autônoma, como tratores inteligentes que podem receber dados de fertilidade do solo, por exemplo, e trabalhar a distribuição de fertilizantes com base nisso.
Existem dois conceitos essenciais de tecnologia que precisam ser esclarecidos para entendermos a agricultura preditiva autônoma. São eles:
Inteligência artificial: é a simulação de processos de inteligência humana por máquinas, especialmente sistemas de computador. Em geral, os sistemas de IA funcionam ingerindo grandes quantidades de dados de treinamento rotulados, analisando os dados para correlações e padrões e usando esses padrões para fazer previsões sobre estados futuros.
Big Data: são conjuntos de dados maiores e mais complexos, especialmente de novas fontes (como a internet). Esses conjuntos de dados são tão volumosos que um software de processamento tradicional simplesmente não consegue gerenciá-los. Mas eles podem ser usados, pela inteligência artificial, ​​para resolver problemas de negócios que você não seria capaz de resolver antes.
A tecnologia do trabalho de máquinas autônomas com as análises potentes da agricultura preditiva criam um modelo de negócio que pode impulsionar bastantes as ações do agronegócio no Brasil e no mundo. A Embrapa, inclusive, falou um pouco sobre esse tema recentemente.
O que a Embrapa diz sobre o assunto?
A Embrapa recentemente lançou um estudo chamado "Visão 2030: o futuro da agricultura brasileira", um aprofundado estudo dos sinais e tendências relacionados ao futuro da agricultura.
O estudo começou analisando o passado, passando pelo presente, até o futuro da agricultura brasileira. No presente, vemos um crescente aumento populacional e da urbanização, que acabam por gerar mudanças no clima, riscos na agricultura e diversas mudanças socioeconômicas e espaciais. Todas essas mudanças convergem para um ponto em comum: o aumento do consumo de recursos que temos hoje.
Nas análises do futuro, a Embrapa apontou que o modelo o qual seguimos hoje é insustentável. Por isso, os recursos terão de ser consumidos e alocados cada vez mais estrategicamente. Assim, surge a tendência do uso da ciência, tecnologia e inovação para acertar na execução dessa estratégia.
O conceito de analisar cada tópico da produção e os relacionar fazendo previsões pode parecer até simples. No entanto, quando migramos para grandes produções que possuem uma quantidade grande de maquinários e trabalhadores, fazendo isso pelo meio humano se torna praticamente impossível. Por isso, a grande necessidade do uso da tecnologia como aliada principal.
Análise preditiva na agricultura
A análise preditiva usa a inteligência de negócios para primeiro coletar, integrar e analisar dados de grande porte e grande quantidade. A partir daí, são produzidos modelos que preveem as condições, por exemplo, que as pragas têm maior probabilidade de atacar. Isso permite que os agricultores tomem decisões precisas sobre, nesse caso, onde e quando as safras precisam de pesticidas.
Em sua essência, a análise preditiva na agricultura ajuda na tomada de decisões. Em outras palavras, é uma "bola de cristal" para os agricultores verem um futuro provável e anteciparem problemas potenciais. Então, eles podem usar essas informações para tomar decisões assertivas que economizam tempo e dinheiro.
Exemplos de agricultura preditiva
Bem, agora que você entende bastante do conceito de agricultura preditiva, vamos ver como ele funciona na prática?
Esse conceito é tão potente que já está sendo aplicado por grandes empresas e até pequenos produtores ao redor do mundo. Na Espanha, por exemplo, esse tipo de análise vem ganhando atenção em nível nacional. Em 2017, a Rede Andaluza de Proteção e Informação Vegetal (RAIF) participou de um programa ousado em benefício da Associação de Produtores Integrados de Oliva (APIs).
A RAIF coleta diariamente uma grande quantidade de dados que são analisados ​​e formulados em uma previsão sobre a porcentagem de azeitonas que será comida pelas moscas. As fazendas-membros da API, que são mais de 1500 membros, recebem essas previsões semanalmente e as traduzem em uma estratégia de controle de pragas.
A Universidade de Kiel também, diante desse projeto, fez avanços ousados ​​na agricultura preditiva para o trigo, e os cientistas estão atualmente trabalhando em um modelo para o milho.
Esse exemplo que trouxemos da Espanha é referente ao controle de pragas e doenças. Afinal, as infestações de pragas podem ser devastadoras para o rendimento da colheita. Tradicionalmente, prevenir infestações significa fazer uma varredura geral de pesticidas em campos inteiros de plantações.
No entanto, essa abordagem usa grandes quantidades de pesticidas para controlar um problema que ainda não aconteceu. Além disso, o tempo necessário para a pulverização e o uso de máquinas tem um custo que pode ser reduzido com a ajuda da agricultura preditiva.
No entanto, a agricultura preditiva também pode ser usada em outras áreas como:
Monitoramento de máquinas: aqui, a agricultura preditiva pode ser aplicada com a instalação de sensores que monitoram constantemente a atividade do maquinário agrícola. Esses dados coletados, se cruzados com uma inteligência artificial especializada, podem ajudar a ver quais equipamentos precisam de manutenção, quais precisam ser trocados, quais estão apresentando falhas, etc. Assim, diminuindo bastante o trabalho humano, que teria que analisar cada equipamento individualmente. Inclusive, para ações rotineiras, isso é bastante inviável.
Alocação de transbordo: aqui, a ideia é otimizar a logística dentro das fazendas. Nessa funcionalidade da agricultura preditiva, algo simples como um software de gestão pode te ajudar bastante. Isso porque, normalmente, esses sistemas te fornecem uma representação visual dos recursos da fazenda, permitindo tomar decisões de realocação de recursos com mais facilidade e assertividade. A reorganização de transbordo e métodos de transporte são um exemplo.
O conceito de agricultura preditiva cai em concursos?
Sim, a agricultura preditiva, apesar de ser uma prática e um conceito muito moderno, já começou a dar suas caras em alguns concursos. Por isso, é extremamente importante se atualizar com frequência e continuar estudando sobre os assuntos quentes da sua profissão. Vamos ver um exemplo?
FCM – 2016 – IFF-RS – Operador de Máquinas Agrícolas
A manutenção _____________é aquela realizada devido à ocorrência do desgaste das peças; já aquela que visa a estimar a vida útil ainda disponível dos componentes do trator é a manutenção _______________, enquanto que a manutenção _______________ é realizada com o objetivo de regular ou substituir algum componente que apresentou problema durante a operação com o trator agrícola.
preventiva, preditiva, corretiva.
preventiva, corretiva, preditiva.
preditiva, corretiva, prospectiva.
corretiva, preditiva, prospectiva.
prospectiva, corretiva, preventiva.
Essa questão não é sobre agricultura preditiva em si, mas está diretamente relacionada a esse tema, uma vez que a manutenção preditiva é um importante ponto para garantir o sucesso das estratégias de agronegócio.
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