Diversos fatores podem impactar negativamente nesse desempenho, tais como: nutrição, genética, manejo, sanidade, qualidade, disponibilidade do pasto, entre outros.

Quebramos a cabeça para achar respostas para tais resultados e, muitas vezes, nos esquecemos de avaliar se o espaçamento de cocho e o manejo diário são ideais para o tipo de suplemento.

Talvez possa parecer algo simples, mas é de extrema importância para garantir os resultados esperados!

Veja algumas dicas sobre o assunto neste artigo!

Suplementação mineral

O sal mineral é o tipo de suplementação mais comum no Brasil, que possibilita ganhos de peso adicionais, principalmente na época de seca, quando a qualidade do pasto está baixa. Aqui devemos garantir um espaçamento de 4-6 cm por unidade animal (UA=450 kg) para que o máximo de animais tenha acesso a esse cocho. 

Fonte: Arquivo pessoal, Cristiano Rossoni, Técnico Rehagro.

Para a suplementação mineral, o ideal é fornecermos de 1 a 2 vezes na semana se houver cobertura nos cochos ou fornecermos em dias alternados (um dia sim, outro não) para os cochos descobertos. Mesmo assim, o sal pode umedecer propiciando a formação de crostas de sal, o que diminui o consumo pelos animais.

Fotos: Arquivo pessoal Danilo Augusto, Técnico Rehagro

A inclusão de ureia no sal pede atenção redobrada, pois o acúmulo de água com ureia diluída pode causar intoxicação ao gado. Um furo no fundo do cocho que permite a água escoar, pode evitar esse problema.

Agora, se mudar a estratégia nutricional da fazenda, será que a estrutura está adequada para receber essa tecnologia?

Pensando em otimizar ganhos de peso na época das águas, a prática de adensarmos o sal para um consumo de 30-50g a cada 100kg de peso vivo (PV) pode trazer resultados excelentes.

Esse sal pode ser veículo de aditivos alimentares e contar com a adição de milho ou até mesmo de farelos. A adoção dessa técnica é de baixo investimento em termos estruturais, já que requer a mesma estrutura do fornecimento de sal mineral. Entretanto, precisamos estar atentos aos cochos descobertos. É importante não deixarmos esse sal mais que 2 dias no cocho para garantirmos boa resposta animal e bom retorno econômico.

Suplementação de baixo consumo

Agora se quisermos fornecer um proteinado 0,1 % ou 0,2 % PV, devemos nos programar para permitir um acesso de 10-12 cm por UA. A rotina de fornecimento quase não muda aqui, fornecendo de 2 a 3 vezes na semana conseguimos manter a qualidade desse produto. Porém, para termos um padrão de consumo mais uniforme possível, os cochos devem ser cobertos. Qual o investimento para isso?

Fonte: Arquivo pessoal, Paulo Eugênio, Técnico Rehagro

Antes de determinarmos que é caro, vamos colocar na ponta do lápis o investimento e o retorno desse capital com maiores ganhos de peso. A não padronização de consumo pode representar baixos ganhos de peso e consequentemente não pagar as contas. 

Lembre-se também de ajustar o consumo na sua fazenda, de acordo com o planejamento nutricional. Isso difere muito entre propriedades já que diversos fatores influenciarão no processo. 

Mas como ajustar?! Isso mesmo, medindo o consumo para os devidos ajustes. Se o plano é que o animal consuma 300g por dia, o consumo acima ou abaixo disso irá resultar em perdas econômicas. 

Suplemento médio consumo

O proteinado de 0,3% a 0,5% do PV já requer recomendações diferentes. Nessa situação o padrão de consumo dos animais muda. Eles ingerem o suplemento muito mais rápido, em poucas horas, o que nos permite utilizar cochos descobertos, pois o tempo do suplemento no cocho é curto e não compromete sua qualidade. Entretanto, o espaçamento de cocho é o gargalo para essa prática.

Como dito anteriormente, apesar de ser uma vantagem o consumo rápido, essa tecnologia requer que todos animais cheguem ao cocho ao mesmo tempo, ou então, alguns animais não terão acesso ao suplemento por serem intimidados pelos animais dominantes. O ideal é que haja de 3 a 5 animais por metro de cocho com acesso aos dois lados.

Esses números podem variar muito dependendo do tipo de animal e se há presença de chifres. A dica é fazermos a observação na fazenda, essa é a melhor maneira de determinarmos o espaçamento ideal. Se animais estão tendo acesso ao cocho pelas laterais (cabeceiras), isso pode ser sinal de que o espaçamento está aquém do que deveria ser e animais mais submissos não vão consumir o suplemento e os dominantes consumir mais do que deveriam, resultando na disparidade do lote.

A rotina de fornecimento precisa ser diária, e no mesmo horário do dia. Dê preferência por fornecer nos horários que os animais menos pastejam, assim não afetará o tempo de pastejo. Em geral, os horários mais quentes do dia são de menor preferência para o pastejo. Determine o horário que mais se adeque a sua rotina e que isso seja a prioridade daquele horário. Não deixe para “a hora que der, eu faço”.

O custo nutricional e operacional neste sistema é mais alto quando comparamos com o fornecimento de apenas sal. Portanto, cada detalhe pode afetar negativamente ou positivamente nos resultados. Fique atento!

Suplemento alto consumo

Suplemento com consumo de 0,7% a 1% PV pode ser fornecido em cochos descobertos ou cobertos, dependendo da região na qual a propriedade está localizada. Lembre-se que o consumo será mais lento, e os animais não conseguirão limpar o cocho em poucas horas. Regiões muito chuvosas pedem cobertura nos cochos para garantir o consumo ao longo do dia.

Essa técnica requer mais investimento ainda, pois requer 30-40 cm por cabeça de espaçamento de cocho. Porém, eles podem ser diluídos com o aumento da produção por hectare.

Já fez essas contas?

Fonte: Arquivo pessoal, Paulo Eugênio, Técnico Rehagro

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Aqui no Rehagro, temos o Curso Gestão da Nutrição e Pastagens na Pecuária de Corte, que é uma capacitação que reúne a solução para os maiores problemas que os pecuaristas enfrentam na nutrição do gado.

Os professores são grandes consultores, com muitos anos de experiência no dia a dia das fazendas. Eles ensinam as técnicas e ferramentas usadas por eles para aumentar a rentabilidade na atividade, de forma muito clara, direta e prática.

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Entender os pontos da fase em que nos mostra o real resultado de nossos esforços na lavoura, é de suma importância. Uma colheita de grãos mal feita, inclusive, acarretará em mais perdas do que a aceitável e isso vai refletir no lucro final do produtor, que pode acabar sendo abaixo do esperado.

O papel da colheita mecanizada

À medida que a tecnologia avança, maior é a intensidade de produção do setor agrário, com no mínimo 2 safras e em alguns casos até 3 safras por ano.

Como isso ocorre na mesma área, há ainda a rapidez na comercialização e tudo isso se torna possível com a colheita mecanizada, é o que aponta Alessandro Alvarenga, que é consultor técnico e coordenador em agricultura de precisão do Rehagro.

Ele exemplifica que, no caso do milho, ocorre esses dois tipos de colheita:

No milho, quando ele atinge a maturação, o colmo seca demais e ocorre queda de algumas espigas, pelo vento e demais fatores. A colhedora não tem a capacidade de colher esses, sendo necessária a colheita manual.

Apesar da colheita mecanizada ser vantajosa, por apresentar mais rapidez, ela também tem seus pontos negativos e um deles é a perda. Confira mais detalhes nesse vídeo do Alessandro com menos de 4 minutos:

É possível ter um bom rendimento em sua área, desde que você conduza de forma correta, precisa e com as técnicas adequadas.

Tecnologia além da colheita

Como dito mais acima, a colheita é a fase pela qual o produtor mais espera, mas ela não é a única. Para uma lavoura ser produtiva, é preciso um manejo adequado antes mesmo do plantio, iniciando pelo preparo do solo.

As fases são muitas até a comercialização e captação de lucro pelo produtor, mas com os avanços tecnológicos e o mercado demandando cada vez mais volume produtivo, os cerealistas precisam estar por dentro das novas tecnologias que tornarão isso possível.

Não precisa necessariamente ter máquinas de última geração, mas o conhecimento atualizado sim. Já existem tratores, colhedoras e sensores usados há anos, porém, nem sempre de forma correta e em seu máximo potencial.

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Neste artigo, abordaremos justamente como a Inteligência Artificial (IA) tem atuado no manejo e monitoramento de lavouras, trazendo mais produtividade, maiores escaladas e precisão nos negócios agrícolas.

O setor agrícola, agora está experimentando um rápido crescimento e adotando tecnologias avançadas para aumentar o rendimento geral das safras.

O acesso a um grande número de equipamentos e tecnologias de ponta, como o sistema de monitoramento inteligente, drones, robôs, entre outros, revolucionou totalmente este setor.

A inteligência artificial é uma tecnologia vital na atualidade da agricultura digital, que está sendo implementada e implantada em grande escala para um uso mais sustentável dos recursos disponíveis. Ela pode melhorar a eficiência agrícola de várias maneiras.

Inteligência artificial e suas possibilidades

Primeiro, ela pode determinar a qualidade das safras de grãos.

Tradicionalmente, os agricultores teriam que avaliar manualmente os grãos, verificando se há doenças, pragas e a qualidade geral da safra. No entanto, esse processo é caro, demorado e suscetível a erro humano. Além disso, a inspeção humana pode levar a rendimentos mais baixos, pois as colheitas são danificadas durante a inspeção.

A IA não só oferece a possibilidade de reduzir o custo e o tempo gasto para realizar a inspeção, mas também permite que muito mais seja feito com os dados coletados.

A tecnologia pode determinar rapidamente:

• Doenças ou pragas;
• Recomendar um curso de ação e
• A escala necessária para resolver o problema.

Com essas informações, as soluções podem ser encontradas rapidamente e o problema corrigido com um custo ambiental mínimo. Este monitoramento também é muito menos intrusivo se comparado aos demais e, portanto, reduz o desperdício da colheita.

Outro benefício da IA é sua capacidade de prever o rendimento das safras. Ele pode fazer isso monitorando a germinação e a saúde das sementes, ao mesmo tempo que leva em consideração os recursos e insumos das fazendas usando redes neurais artificiais (RNAs).

O inverso também é verdadeiro, as RNAs podem indicar quais entradas são necessárias para atingir o rendimento desejado.

Por ter uma compreensão mais clara dos insumos necessários, torna a agricultura mais eficiente e minimiza o desperdício.

A inteligência artificial tem muito a oferecer ao setor agrícola e pode monitorar variáveis ​​em um nível de detalhe com o qual os humanos não podem competir. Ela pode fornecer informações em tempo real sobre a saúde da planta, a qualidade do solo e as condições climáticas, permitindo que ajustes automatizados ocorram.

Isso aumentará o rendimento e, ao mesmo tempo, minimizará o gasto de energia, uma vantagem para os agricultores e para o planeta. Particularmente importante para a irrigação, que é responsável por 80% da energia de entrada da agricultura.

A IA possibilita a criação de bancos de dados públicos, que podem informar a gestão da fazenda e incentivar a adoção de práticas sustentáveis.

Cada fazenda terá uma estratégia de manejo diferente, portanto, ao compartilhar essas informações, pode expor os agricultores a métodos que podem adotar para aumentar sua eficácia. Por sua vez, melhorando a eficiência do setor como um todo. 

Isso garante que o setor agrícola está defendendo as melhores práticas e terá padrões em constante evolução, à medida que as fazendas continuam a inovar e compartilhar.

Hoje, a IA tem um grande impacto no espaço agrícola, então, olhe para essas tendências de como isso revoluciona esse setor.

Monitoramento da lavoura

Tecnologias avançadas, como sensoriamento remoto, são úteis e podem fornecer métricas de safra em milhares de hectares de terras agrícolas.

Além disso, trazem mudanças revolucionárias do ponto de vista do tempo e os esforços são monitorados pelos agricultores.

Com a ajuda de soluções emergentes, os agricultores e empresas agrícolas podem tomar melhores decisões durante o cultivo, bem como avaliar uma variedade de coisas como condições climáticas, temperatura, uso de água ou condições do solo em tempo real.

Fornecimento de insights baseados em imagens

Com a ajuda da tecnologia de visão computacional e dados coletados com base em drones, os agricultores podem tomar ações imediatas em tempo real para gerar o alerta e acelerar a agricultura de precisão.

Esta é uma das áreas significativas na agricultura de hoje.

As tecnologias de visão por computador podem ser implantadas em áreas, incluindo detecção de doenças, preparação e identificação de safras, gerenciamento de campo, levantamento e mapeamento do solo.

Gerenciando Desafios Ambientais

Desafios ambientais como mudança climática e outros, são as maiores ameaças à produtividade agrícola, mas as técnicas acionadas por IA e a agricultura baseada em dados podem ajudar a tornar mais fácil para os agricultores navegar por turnos de acordo com as condições ambientais.

Ele ajuda a lidar com as mudanças climáticas, possibilitando um gerenciamento de recursos mais inteligente.

Agricultura de precisão

No processo da agricultura de precisão, os agricultores podem detectar pragas, doenças nas plantas e má nutrição das mesmas com a ajuda da inteligência artificial. Além disso, os sensores de IA podem identificar e direcionar as ervas daninhas e, em seguida, decidir quais herbicidas aplicar na zona certa.

Ajuda a impedir a aplicação excessiva desses defensivos e toxinas excessivas que aparecem na alimentação diária de hoje.

Aproveitando a IA, os agricultores também estão criando modelos de previsão sazonal para aprimorar a precisão e a produtividade agrícolas.

Fatores desafiadores e crescentes da IA ​​na agricultura

Apesar de um grande número de oportunidades para aplicações na agricultura, ainda existe uma falta de familiaridade com as tecnologias mais recentes na maior parte do mundo. Além disso, o alto custo inicial associado à implantação de IA na agricultura, pode ser um fator de restrição à digitalização do setor agrícola.

Os crescentes investimentos e adoção de IA e robótica estão acelerando principalmente o crescimento da IA ​​global no mercado agrícola.

As aplicações da inteligência artificial na agricultura compreendem:

1. Robôs agrícolas;
2. Tratores autônomos;
3. Drones agrícolas;
4. Monitoramento da saúde da colheita;
5. Reconhecimento facial;
6. Sistemas de irrigação automatizados.

Conclusão

Conforme você conferiu neste artigo, a inteligência artificial auxilia o produtor desde a detecção de necessidades do solo, doenças, pragas e até na qualidade da safra, mas por ser algo novo, muitos ficam inseguros em implementar e quantificar o que sua fazenda precisa.

Os benefícios são muitos, mas é preciso um plano de negócio assertivo para empregar esse investimento em seu negócio.

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O post Como a inteligência artificial pode auxiliar na produtividade agrícola? apareceu primeiro em Rehagro Blog.

Os agricultores estão melhorando a produtividade, reduzindo as perdas e reduzindo custos, fazendo um uso mais direcionado de recursos como fertilizantes e água. O ponto de partida para esta agricultura de precisão são os dados, cujos sensores e redes sem fio desempenham um papel fundamental na coleta.

Existem essencialmente três tipos de plataforma envolvidos na agricultura de precisão:

1. Sistemas aéreos;
2. Móveis baseados no solo;
3. Sistemas estacionários.

Os sensores e a tecnologia de rede que os tipos de plataforma tendem a utilizar variam, embora também haja alguma sobreposição. Uma coisa que as plataformas compartilham, no entanto, é uma enorme diversidade nos conjuntos de recursos dos muitos produtos concorrentes que tratam desse espaço de aplicação.

Sistemas aéreos

As plataformas aéreas buscam coletar dados sobre culturas e campos de cima usando sensoriamento remoto. Os sensores podem estar localizados em aeronaves ou satélites pilotados, mas cada vez mais estão sendo transportados por veículos aéreos não tripulados (UAVs) – drones – de asa fixa ou multi-helicóptero.

Equipados com um sensor de posicionamento de precisão, como o módulo GNSS de precisão, os drones são particularmente adequados para o levantamento de campos de pequeno a médio porte para monitoramento da saúde vegetal, com aeronaves e satélites fornecendo levantamentos de área maiores.

O principal sensor no monitoramento da saúde da planta é uma câmera multiespectral que pode capturar imagens de alta resolução em luz visível e infravermelha próxima (NIR).

A maioria dos sensores de imagem pode fornecer essas imagens, embora a maioria das câmeras comerciais não. A chave para essa aparente contradição está na filtragem.

Sensor de infravermelho

Para monitoramento da saúde da planta, no entanto, essa sensibilidade infravermelho (IR) é a melhor opção.

As folhas de plantas saudáveis refletem mais IR e absorvem mais luz vermelha do que as de plantas estressadas. Isso levou os cientistas vegetais a definir o índice de vegetação de diferença normalizada (NDVI) – (NIR – Vermelho) / (NIR + Vermelho) – como uma medida da saúde das plantas.

Com a filtragem certa e algum processamento básico de imagem, um sensor de imagem pode ser transformado em um sensor NDVI. As plataformas aéreas fornecem a perspectiva necessária para fazer o levantamento da saúde da planta de campos inteiros com um único sistema.

Elementos básicos para plataformas agrícolas móveis

Na maior parte, as necessidades de comunicação de rede das plataformas aéreas são mínimas.

Alguns sistemas oferecem links Wi-Fi para smartphones para oferecer resultados de pesquisas em tempo real. A maioria, entretanto, simplesmente armazena os dados da imagem em cartões removíveis para processamento posterior.

Esse uso de armazenamento em vez de link de rede também é comum em plataformas móveis de agricultura de precisão baseadas no solo, como acessórios de trator e veículos robóticos.

Os dados que seus sensores coletam podem ser exibidos em tempo real para o motorista, mas como plataformas aéreas, os dados raramente são enviados ao vivo para uma rede. Os tipos de sensores envolvidos, no entanto, são completamente diferentes.

Na maioria das vezes, essas plataformas móveis carregam sensores eletroquímicos que monitoram as condições de crescimento, incluindo fatores como pH, condutividade elétrica do solo (que se correlaciona com a produtividade da cultura), e teor de umidade do solo.

O sensor de raios gama detecta variações na radiação de fundo natural para avaliar a composição e estrutura do solo. Sensores ópticos ajudam a medir o conteúdo orgânico do solo, incluindo resíduos da colheita.

Esses sistemas móveis, fornecem um mapeamento de solo com resolução de grãos muito mais fina do que as técnicas de amostragem manual tradicional. O mapeamento, por sua vez, ajuda os agricultores a aplicar fertilizantes do tipo e quantidade que o solo precisa em qualquer local.

O tipo de precisão de mapeamento centimétrico que essas plataformas móveis oferecem exige mais do que sensoriamento de navegação por satélite, no entanto a navegação por satélite é normalmente precisa apenas em torno de um metro.

Para refinar ainda mais o posicionamento, algum tipo de unidade de medição inercial, pode ser necessária. O mesmo tipo de precisão que informa o esforço de mapeamento pode então ser usado para orientar a aplicação de sementes, fertilizantes e pesticidas, bem como para orientar o maquinário de colheita para evitar sobreposição durante a colheita.

As plataformas de agricultura de precisão que normalmente não requerem sensores de posição embutidos são os sistemas estacionários baseados no solo, embora ainda seja importante registrar sua posição quando colocados pela primeira vez. Também ao contrário de outros tipos de plataforma, os sistemas estacionários dependem fortemente dos recursos de comunicação de rede.

Uma variedade de opções de comunicação está sendo usada na agricultura, com a escolha frequentemente dependente da situação, incluindo celular, rede mesh, LPWAN (LoRa, SigFox, 6LoWPan e semelhantes) e configurações diretas de dispositivo para gateway. Outros oferecem plataformas de sensores estacionários com qualquer uma dessas opções de comunicação disponíveis como opções especificadas pelo cliente.

Sistemas agrícolas estacionários

Esses sistemas estacionários também oferecem uma gama mais ampla de tipos de sensores do que as outras plataformas, o monitoramento ambiental, meteorológico localizado (temperatura, precipitação, insolação, vento e semelhantes) e sensores fitossanitários junto com monitores ambientais para comparar o crescimento real da planta com as expectativas.

Sistemas capturam e contam tipos específicos de pragas usando atração baseada em feromônios para identificar possíveis infestações. A umidade do solo (medida usando capacitância ou outras propriedades eletromagnéticas do solo), taxas de evapotranspiração, umidade das folhas (devido à chuva ou condensação), altura da planta e até mesmo a espessura dos caules ou o tamanho dos frutos em crescimento (dendometria) são todas as opções de sensores potenciais para agricultura.

Os sistemas estacionários são onde grande parte do desenvolvimento de produtos de sensores para agricultura de precisão tem ocorrido, em parte porque eles oferecem o maior potencial para vendas de volume.

Um único sistema de sensoriamento aéreo ou móvel pode atender a todos os campos do agricultor, mas a coleta de dados de granularidade suficiente para o máximo benefício exigirá a implantação de vários sistemas de sensores estacionários. As principais características de tais sistemas são energia solar, baixo custo e integração com redes de longa distância e serviços em nuvem para lidar com os dados.

Embora a agricultura de precisão tenha sido explorada por mais de uma década, o apoio a essa agricultura acionada por sensores ainda é uma indústria nascente. A adoção pode acontecer muito cedo.

A população mundial está a caminho de aumentar para mais de 9 bilhões nos próximos anos. O aumento estimado de 70% na produção de alimentos que a implementação total da agricultura de precisão se tornará necessária para atender a demanda. Para desenvolvedores, isso significa que ainda há um grande potencial para o mercado de sistemas de sensores agrícolas.

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Estar sempre por dentro das novidades do mercado agrícola, pode tornar sua produção mais otimizada.

As tecnologias chegam através de maquinários e métodos, sempre para facilitar o trabalho do produtor que almeja produzir mais, em menos tempo e obtendo mais lucro. Por isso, temos diversos cursos no Rehagro e nossa Pós-graduação em Produção de Grãos é completa e é considerada a melhor do setor em ensino EAD.

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A indústria agrícola agora está experimentando um rápido crescimento e adotando tecnologias avançadas para aumentar o rendimento geral das safras. A acessibilidade de muitos equipamentos e tecnologias de ponta como sistema de monitoramento inteligente, drones, robôs, entre outros revolucionou totalmente este setor.

Em 2017, o mercado global de inteligência artificial na agricultura foi avaliado em cerca de US$ 545 milhões, que agora está aumentado e previsto para chegar a quase US$ 2.075 milhões até 2024. O mercado irá crescer a um CAGR crescente de 21% ao longo da previsão período.

Aproveitando a inteligência artificial, as empresas agrícolas e os agricultores serão capazes de aumentar a produção para atender às demandas de alimentos que mais precisam. Uma vez que os humanos trabalham duro e só podem funcionar por algumas horas, as máquinas não têm um horário fixo para trabalhar.

A mente de cada pessoa não tem fortes habilidades de tomada de decisão que podem levar a decisões inadequadas e indecorosas. Por outro lado, as máquinas com tecnologia de IA aprendem melhor as situações ou o ambiente e tomam decisões firmes.

Hoje, a inteligência artificial tem um grande impacto na agricultura, então, olhe para essas tendências de como isso revoluciona esse setor.

Inteligência artificial na agricultura

Monitorando a saúde da colheita

Tecnologias avançadas, como sensoriamento remoto acompanhado de digitalização a laser 3D, são úteis e podem fornecer métricas de safra em milhares de hectares de terras agrícolas.

Além disso, podem trazer mudanças revolucionárias do ponto de vista do tempo e os esforços são monitorados pelos agricultores.

Com a ajuda de soluções emergentes, os agricultores e empresas agrícolas podem tomar melhores decisões durante o cultivo, bem como podem avaliar uma variedade de coisas como condições climáticas, temperatura, uso de água ou condições do solo em tempo real.

Fornecendo insights baseados em imagens

Com a ajuda de tecnologia de visão computacional e dados coletados por drones, os agricultores podem tomar ações imediatas em tempo real para gerar o alerta para acelerar a agricultura de precisão.

Esta é uma das áreas significativas na agricultura de hoje. As tecnologias de visão por computador podem ser implantadas em áreas, incluindo detecção de doenças, preparação e identificação de safras, gerenciamento de campo e levantamento e mapeamento do solo.

Gerenciando desafios ambientais

Desafios ambientais, como mudanças climáticas e outros, são as maiores ameaças à produtividade agrícola, mas as técnicas acionadas por IA e a agricultura baseada em dados podem ajudar a tornar mais fácil para os agricultores navegar por turnos de acordo com as condições ambientais.

A inteligência artificial ajuda a lidar com a mudança climática, possibilitando um gerenciamento de recursos mais inteligente.

Agricultura de precisão

Neste processo, os agricultores podem detectar pragas, doenças nas plantas e má nutrição das plantas com a ajuda da IA.

Além disso, os sensores de IA podem identificar e direcionar as ervas daninhas e, em seguida, decidir quais herbicidas ou herbicidas aplicar na zona certa. Esses sensores ajudam a impedir a aplicação excessiva de herbicidas e toxinas excessivas que aparecem na alimentação diária de hoje.

Aproveitando a IA, os agricultores também estão criando modelos de previsão sazonal para aprimorar a precisão e a produtividade agrícolas.

Fatores desafiadores e crescentes da IA ​​na agricultura

Apesar do grande número de oportunidades para aplicações na agricultura, ainda há falta de familiaridade com as tecnologias mais recentes na maior parte do mundo.

Além disso, o alto custo inicial associado à implantação de IA na agricultura pode ser um fator de restrição para a digitalização do setor agrícola.

Os crescentes investimentos e adoção de IA e robótica estão acelerando principalmente o crescimento da IA ​​global no mercado agrícola.

As aplicações de IA na agricultura abrangem robôs agrícolas, tratores autônomos, drones agrícolas, monitoramento da saúde da colheita, reconhecimento facial e sistemas de irrigação automatizados.

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A Pós-Graduação em Produção de Grãos do Rehagro, foi eleita como o melhor curso à distância do Agro pela revista Exame.

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As empresas do agronegócio devem garantir que esses esforços de sustentabilidade sejam economicamente viáveis, além de otimizar seu impacto. Para promover maior participação e maior eficiência, essas empresas devem ajudar a comunicar os esforços dos produtores à cadeia de valor e aos consumidores. 

Empresas e sustentabilidade

Os produtores devem aprender o raciocínio por trás dos protocolos sugeridos. Os membros da cadeia de valor aprendem sobre o impacto em campo desses mesmos protocolos. Esse novo entendimento fornece aos participantes as ferramentas e informações para adotar uma abordagem melhor e mais eficiente da sustentabilidade. Por sua vez, os produtores começam a estabelecer relacionamentos mais fortes com as partes interessadas em todo o setor.

Os relacionamentos são apenas o primeiro passo. Para obter informações valiosas e compartilhar estratégias e melhorias de sustentabilidade, as empresas devem fazer um esforço conjunto para defender a segurança dos dados. Eles devem tomar medidas claras e demonstráveis ​​para proteger os dados do produtor. Também é importante educar os membros da cadeia de valor sobre práticas de segurança de dados para manter a confiança do produtor. Políticas de dados fortes e acessíveis estabelecem expectativas claras sobre o compartilhamento de dados. Essas políticas devem ser favoráveis ​​ao produtor e adaptáveis ​​às necessidades individuais de cada operação.

A eficácia dessas iniciativas de sustentabilidade depende de dados agrícolas do produtor e é imprescindível a disposição para implementar a tecnologia de agricultura digital orientada a dados. Um sistema intuitivo de gerenciamento de dados pode ser uma excelente ferramenta para produtores experientes e inexperientes.

Como a tecnologia está transformando a força de trabalho agrícola 

Uma maior adoção de ferramentas digitais como plataformas de inteligência artificial (IA), drones, desempenho das lavouras e outros avanços mecânicos na agricultura ajudará os agricultores a maximizar os recursos e melhorar a produtividade.  Essas tecnologias agrícolas cumprem a promessa de ajudar o setor agrícola a se adaptar aos desafios demográficos e ambientais do mundo. 

Drones podem gerar informações agrícolas de grande valor em uma fração do tempo que levaria um agricultor a inspecionar o mesmo terreno a pé. Equipado com câmeras multiespectrais de resolução ultra alta ou estabilizadas por vagens para obter a máxima qualidade de imagem e auxiliado por sofisticados algoritmos de IA, esse tipo de monitoramento revela o que o olho nu não pode, até um nível granular, de infestações por pragas a indicadores de excesso de água.

A transformação de dados Agrícolas

O gerenciamento de dados é uma parte importante de todos os negócios, processos e interações entre negócios. É por isso que os dados da agricultura são tão importantes para os produtores e seus parceiros agrícolas durante momentos de mudanças.

Alguns produtores e agrônomos digitalizaram seus registros nos últimos 10 anos, outros ainda não começaram devido a várias razões. Empresas agrícolas que compram commodities ou vendem insumos para exigir que mais informações sejam trocadas digitalmente com os produtores em vez de pessoalmente ou com o papel envolvido. 

Fazer com que os parceiros da cadeia de suprimentos exijam informações digitais será um motivador extra para os produtores e agrônomos coletarem todas as informações digitalmente do campo, em vez de terem que digitá-las novamente em um computador posteriormente.

A agricultura sempre foi um setor que gira em torno de relacionamentos pessoais, e isso não mudará tão cedo. O que já está mudando, no entanto, é a maneira pela qual devemos interagir uns com os outros. 

Funcionalidades

Algumas das funcionalidades mais importantes que os produtores precisam ser capazes de fazer digitalmente:

• Utilizar uma plataforma que permita que todos vejam as alterações feitas por outras pessoas em tempo real.
• Os produtores desejam poder gravar digitalmente as observações de um campo e compartilhá-las com seus agrônomos e outros consultores.
• Os agrônomos precisam poder compartilhar suas recomendações digitalmente de uma maneira que permita que o produtor compartilhe isso facilmente com seu aplicador e fornecedor também.
• Com interações diretas mínimas entre as pessoas, como garantir que todos os envolvidos tenham todos os dados necessários para realizar seu trabalho da melhor maneira possível?
• Os agrônomos precisam saber se um campo já foi pulverizado ou não e onde esse local específico está em um campo sobre o qual o produtor teve dúvidas.
• Os produtores precisam saber onde estão todos os funcionários e prestadores de serviços, quais trabalhos já foram executados e quais produtos precisam ser encomendados para as próximas semanas.
• Os varejistas e cooperativas precisam saber quais culturas seus clientes cultivadores estão plantando e quais produtos seus consultores planejam usar durante a safra e quando.
• O aumento do volume de dados oferece às operações a capacidade de realizar análises precisas de final de safra, com as quais elas podem reduzir o desperdício e aumentar a eficiência.

Além disso, os produtores podem fornecer informações detalhadas e precisas aos varejistas e consumidores que desejam transparência. Com essas novas vantagens no mercado, os produtores terão a oportunidade de aumentar a lucratividade nas próximas temporadas, criando valor em toda a cadeia de suprimentos.

Referências

• https://www.precisionag.com/digital-farming/data-management/3-ways-covid-19-is-pushing-ag-data-transformation;
• https://www.precisionag.com/digital-farming/how-technology-is-transforming-the-farming-workforce-and-why-it-matters-during-a-global-pandemic;
• https://www.precisionag.com/digital-farming/data-management/using-agricultural-data-to-drive-sustainability/

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Como a análise de big data tem uma disponibilidade mais ampla entre os setores, muitos agricultores e empresas do setor agrícola estão usando essas ferramentas em um esforço para se tornarem mais produtivos e competitivos.

Devido à crescente população mundial, é necessário um uso eficiente dos recursos para sua nutrição. Tecnologias como GPS e, em particular, sensores estão sendo usados no cultivo em campo e pecuária para realizar atividades de gerenciamento agrícola automatizadas.

As partes interessadas, como agricultores, produtores de sementes, fabricantes de máquinas e prestadores de serviços agrícolas, estão tentando influenciar esse processo. A agricultura digital está facilitando melhorias a longo prazo para alcançar uma proteção ambiental eficaz.

Agricultura digital e suas ferramentas. (Fonte: Neves, 2017)

Características da big data no agronegócio

A tabela a seguir mostra quais características são altamente usadas nas aplicações agrícolas particulares dos documentos em estudo.

Em geral, a análise de big data no agronegócio inteligente ainda está em um estágio inicial de desenvolvimento, e isso pode ser deduzido do número atualmente limitado de publicações científicas e iniciativas comerciais.

Uso de big data em diferentes aplicações agrícolas. (Fonte: Kamilaris et al. (2017)).

Na próxima lista são retratados os diferentes sensores e fontes de dados empregados em cada área agrícola. Cada aplicativo agrícola requer diferentes fontes de big data para solucionar o problema que ele enfrenta.

Quase em todas as áreas agrícolas, informações de bancos de dados estáticos e conjuntos de dados estão sendo usadas, enquanto dados geoespaciais e dados de sensoriamento remoto baseado em satélite são bastante populares.

Fontes de big data e técnicas para análise de big data por área agrícola.

Como garantir a proteção dos dados?

A Lei nº 13.709/18 (Lei de Proteção de Dados – LGPD) que regulamenta a política de proteção de dados pessoais e privacidade, modifica alguns dos artigos do Marco Civil da Internet e impacta outras normas, transformando drasticamente a maneira como empresas e órgãos públicos tratam a privacidade e a segurança das informações de usuários e clientes.

A LGPD obriga a cada empresa a priorização de três princípios de segurança:

• Confiabilidade: implementar medidas de proteção e prevenção, que devem ser auditadas anualmente, para garantir que as pessoas não sejam expostas a riscos;
• Integridade: garantir a qualidade dos dados, com constante correção e atualização;
• Disponibilidade: as informações e dados deverão estar sempre disponíveis, para acesso livre, a qualquer momento.

A evolução tecnológica traz otimizações constantes ao setor do agro.

Aplicativos, big data e internet das coisas (IoT), por exemplo, podem otimizar atividades e resultados de toda a cadeia produtiva. Mapeamento da produtividade, seleção das melhores sementes, avaliação do momento exato para plantar e colher são alguns dos benefícios.

De acordo com a lei, regra geral, deverá haver autorização expressa por parte do usuário, a fim de que os dados possam ser tratados e analisados. Para estar de acordo às exigências na legislação, as empresas deverão saber responder a perguntas como:

• Até que ponto os dados rurais podem possibilitar a identificação do proprietário?
• O que fazer para obter essa autorização, de modo a não prejudicar a empresa, futuramente?
• No que investir para garantir o máximo de proteção possível aos dados pessoais?

Conclusão

A violação da LGPD está sujeita a uma diversidade de sanções, desde uma simples advertência até a imposição de multas exorbitantes, que chegam ao montante de R$ 50 milhões. Sem contar que o tratamento irregular de dados traz riscos aos seus titulares.

Com isso, a desobediência à legislação acarreta danos à reputação corporativa, que pode ter sua imagem exposta e associada ao desrespeito a consumidores.

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