Como usar machine learning na agricultura

Segundo Julian Sanchez, diretor de agricultura de precisão da John Deere, a agricultura é um dos desafios mais difíceis para o machine learning (em português, aprendizado de máquina). Isso porque analisar produtos vegetais não é como encaixar peças de Lego – a falta de exatidão nos padrões orgânicos torna o trabalho ainda mais complexo. Mesmo assim, a tecnologia já faz o campo parecer um cenário do futuro.

Na Agricultura 4.0, o campo se torna digital. Dessa forma, os equipamentos aprendem a resolver tarefas sozinhos, em aprendizagem contínua. Os algoritmos de alta precisão utilizados no machine learning promovem um crescimento sustentável da produtividade no agronegócio. Sem dúvida, o campo desempenha um papel fundamental na economia global, e há pressão constante no sistema agrícola para aumentar a quantidade e a qualidade dos produtos.

Por outro lado, as tecnologias antes restritas a megaempresas hoje estão mais acessíveis a pequenos e médios produtores por meio das agritechs. Nesse sentido, o machine learning está mudando o futuro da agricultura em um processo do qual ainda não conhecemos bem os limites. Tais avanços irão permitir, seguramente, que sejam incrementadas as formas de produção, bem como a conservação de recursos.

Vejamos a seguir algumas das aplicações de machine learning que já estão mudando radicalmente a forma de pensar o agronegócio.

Machine learning no melhoramento genético

O principal caminho encontrado para aumento da produtividade agrícola é o melhoramento genético, que permite desenvolver produtos com características específicas. No entanto, para que o ganho seja efetivo, os pesquisadores precisam encontrar uma sequência correta de genes entre milhares de possibilidades. É aí que os algoritmos ganham destaque.

Com o machine learning, o melhoramento é desenvolvido de forma mais rápida e precisa, aumentando a eficiência do processo. A partir das informações existentes sobre as diferentes variedades, as máquinas realizam simulações sobre seu desempenho em diferentes condições de solo e clima. Embora não substituam os testes práticos no campo, as simulações de laboratório agilizam os resultados. Assim, o melhoramento é feito com maior exatidão, economizando tempo e recursos.

Controle de doenças, pragas e ervas daninhas

Uma lavoura pode ser composta por milhares de hectares; dessa forma, controlar a saúde dos cultivos é uma tarefa árdua. Com o desenvolvimento dos drones, o que antes era feito a partir de um extenso controle humano hoje é realizado automaticamente. Uma máquina treinada pode diagnosticar doenças reconhecendo padrões.

Abastecido com milhares de fotos de plantas doentes, o algoritmo de aprendizado é capaz de avaliar o tipo de doença e sua gravidade. Da mesma forma, faz o controle de pragas e ervas daninhas. Gradualmente, as máquinas vão sendo “educadas” – por meio de recursos visuais, ferramenta fundamental no machine learning – a fim de reconhecer o inimigo. O objetivo é que insetos e plantas sejam removidos ou exterminados com recursos que não afetem a produção. Ao mesmo tempo, os defensivos são direcionados cirurgicamente, com menos impacto e mais benefício ao meio ambiente.

Machine learning na irrigação

A variação climática crescente dificulta, com efeito, o planejamento da irrigação em grandes extensões de terra e coloca em risco a lavoura. Sistemas de irrigação automatizados sem dúvida são mais eficientes para prever os recursos necessários e ​​ manter as condições adequadas de umidade do solo. Ou seja, se reduz o trabalho humano e também os custos de produção, ao aumentar a produtividade. O manejo da água, de fato, é um dos temas de destaque no setor agrícola. Com efeito, as aplicações de machine learning podem ser essenciais para garantir o uso futuro deste recurso.

Colheita automatizada

Máquinas inteligentes, com sensores, radares e sistemas de GPS, rodando sozinhas pelo campo e fazendo a colheita de forma precisa. É possível? É sim. A funcionalidade se baseia na “visão” das máquinas e em movimentos assim direcionados. Isto é, as máquinas se baseiam em um sistema de cognição semelhante ao humano para reconhecer os frutos.

Embora se questione a massiva diminuição de postos de trabalho que essa tecnologia ocasiona, por outro lado também há ganhos de bem-estar humano, uma vez que os processos de colheita podem ser exaustivos e danosos à saúde.

Machine learning e o cuidado dos animais

Os sistemas inteligentes conseguem identificar animais, analisar sua saúde e seu comportamento, fazendo controle individual sobre hábitos e ações. Na China, por exemplo, grandes empresas já usam sistemas de reconhecimento de voz com inteligência artificial para gravar a tosse dos porcos e monitorar a propagação de doenças. Estima-se que a medida reduz a mortalidade dos leitões em 3% ao ano.

Além disso, a inteligência artificial também já está em uso na garantia de conforto animal, especialmente em questões térmicas. Por outro lado, a tecnologia trabalha na previsão e ajuste de dietas e movimentos.

Equipamentos, algoritmos e recursos

Nesse sentido, vários recursos têm sido popularizados com a inteligência artificial e o machine learning. Entre eles estão os drones, dispositivos inteligentes populares e amplamente disponíveis que por certo estão permitindo grandes avanços no campo.

Os métodos convencionais de monitoramento da agricultura são caros e demorados. Assim, as empresas de tecnologia vêm trabalhando no desenvolvimento de sistemas que possam fazer esse monitoramento e processamento de dados. Entre as tecnologias em teste estão o processamento de imagens hiperespectrais e a varredura a laser 3D, que inegavelmente devem aumentar a precisão e a quantidade de dados coletados.

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Edição: Svendla Chaves – jornalista

Imagens: Jcomp/Freepik