Inteligência Artificial no Agro: o futuro do campo já chegou? Descubra com Silvia Masshurá

A 29ª edição da Agrishow está chegando! Em 2024, voltamos com a atração que vem fazendo muito sucesso ao longo dos últimos anos: o Agrishow Pra Elas! Um espaço exclusivo, que conta com bate-papos e troca de experiências entre mulheres do agro, para valorizar e estimular a presença feminina no setor.

Neste ano, com uma novidade especial: Silvia Masshurá, Presidente da Embrapa, agora é embaixadora do Agrishow Pra Elas! Aguardamos você em uma programação especial para falar sobre liderança e tecnologia!

E para deixar nossos leitores ainda mais animados, o Agrishow Digital entrevistou a Silvia, que concedeu uma entrevista exclusiva sobre Inteligência Artificial no Agronegócio. Veja a seguir!

Quais são as tendências em Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial (IA) é um tema que vem ganhando cada vez mais destaque. No Agronegócio, por exemplo, as ferramentas em IA estão em constante expansão e em grande potencial de alavancar a produtividade, desde sistemas de gestão até mesmo na produção agropecuária. De acordo com dados do Agtech Report 2023, a IA no agronegócio deve crescer 300% até 2024.

Com mais de 30 anos de carreira, a primeira mulher a presidir a Embrapa desenvolve estudos relacionados à Inteligência Artificial na agricultura há mais de 20 anos. Com toda essa bagagem e experiência no tema que está gerando burburinho nos últimos tempos, realizamos uma entrevista com Silvia Masshurá sobre a Inteligência Artificial no Agro.

Silvia adianta sobre as tendências em soluções digitais, principalmente no apoio de gestão e tomada de decisões, no que diz respeito ao processamento de linguagem natural e visão computacional.

“O monitoramento dos talhões por imagem de satélite ou obtidas em solo, por câmeras, irá se beneficiar de programas de IA que varrem incansavelmente milhões de imagens em busca de elementos de interesse, como plantas, frutos, sintomas de doenças, pragas, falhas de plantio etc. Já o processamento de linguagem permitirá que questões formuladas por produtores, funcionários e outros agentes que operam no campo sejam processadas e respondidas a partir de bases de conhecimento agronômico, também em linguagem natural”, explica a Presidente da Embrapa.

Ela ainda nos conta que esse formado de Inteligência Artificial tem potencial para aprimorar ferramentas de automação e pode auxiliar a superar desafios do setor, colaborando ainda mais com a sustentabilidade e com pontos importantes da gestão: “por exemplo para a irrigação inteligente e para a aplicação otimizada de defensivos e outros insumos, proporcionando o uso mais racional dos recursos, reduzindo o impacto sobre o meio ambiente e os alimentos produzidos e, ao mesmo tempo, diminuindo os custos da produção”, diz.

Outro assunto que preocupa aos produtores é a questão das mudanças climáticas, tanto nos processos de planejamento da produção, quanto no que corresponde aos impactos ambientais e consequências climáticas. Por isso, cada vez mais, as medidas de acompanhamento e melhoramento de práticas sustentáveis estão assumindo protagonismo e definindo a base de investimentos das empresas.

Silvia conta que os modelos e algoritmos desenvolvidos em IA devem apoiar nesse cenário, “também devem ajudar a aperfeiçoar o monitoramento e previsão do clima, fundamentais para o planejamento da produção, bem como nas métricas e cálculos do balanço de carbono dos sistemas de produção característicos do Brasil”, explica.

Masshurá ainda complementa explicando que as ferramentas digitais também estão apoiando os processos “antes da porteira”, principalmente nos que estão associados à biotecnologia e em programas de melhoramento genético.

Desafios, aplicações e soluções: confira a entrevista completa

Na entrevista, a presidente da Embrapa nos contou sobre os desafios técnicos na aplicação de ferramentas de Inteligência Artificial e às questões de regulação. Ela também explicou sobre o uso de IA em diferentes culturas, na distribuição e logística dos produtos, além dos desafios de sustentabilidade e conectividade.

Disponibilizamos o material na íntegra para que você possa conferir tudo sobre esse assunto!

Agrishow Digital: Quais são os principais desafios técnicos, operacionais, regulatórios e de segurança de dados na implementação da IA no agronegócio brasileiro? Que medidas podem ser tomadas para superá-los?

Silvia Masshurá: A necessidade de uma base de dados representativa é um dos principais desafios, hoje, para a evolução e disseminação da IA na agricultura. Para funcionarem de forma correta e assertiva, extraindo todo o potencial de resolver uma ampla gama de problemas, os modelos de IA precisam ser treinados com dados de boa qualidade, que reflitam adequadamente toda a variedade de condições encontradas nas propriedades rurais. A IA treinada com dados de baixa qualidade vai resultar em erros. Por exemplo, se um sistema é projetado para soja, mas treinado com dados de um único cultivar, ele pode apresentar problemas de acurácia quando operar em outras cultivares. De forma similar, dados oriundos de uma única região podem produzir sistemas que se comportam mal quando operam em regiões distintas daquela. Hoje, há menos dados provenientes da agricultura se comparado a outros setores, como financeiro, comércio eletrônico e entretenimento. A tendência é que essa barreira venha a diminuir no futuro, com os esforços de pesquisa e desenvolvimento que estão sendo feitos no sentido de otimizar e acelerar a coleta de dados no campo. Entre as medidas que podem ajudar a transpor estes desafios está o uso de estratégias baseadas em redes sociais e ciência cidadã, em que os próprios usuários dessas tecnologias geram os dados necessários para seu desenvolvimento. Quanto a aspectos regulatórios e de segurança de dados, os desafios também guardam relação com o fato de os sistemas de inteligência artificial envolverem o uso de um grande volume de dados, de origens diversas. Um ponto importante é o estabelecimento de estruturas de governança que possam garantir a segurança dos dados e o atendimento de direitos, como por exemplo os previstos na Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Isso envolve técnicas e medidas para transparência e gestão de dados adequadas, que inclusive possam prevenir potenciais vieses discriminatórios. Atualmente está em trâmite no Senado Federal o Projeto de Lei (PL) 2338 que propõe a discussão destas medidas. Há ainda preocupação com problemas de privacidade dos dados. Uma possibilidade é também que os vários agentes envolvidos - produtores, associações, instituições de pesquisa e fornecedores - se articulem para a produção de bases de dados para o desenvolvimento de soluções de IA próprias para o setor, definindo que dados devem ser recolhidos, com quais protocolos, como eles serão armazenados e compartilhados, qual a política de acesso, entre outros pontos. Apesar destes desafios, já vemos algumas tecnologias sendo utilizadas e novas soluções vão se consolidar à medida que as dificuldades forem superadas para termos tecnologias baseadas em IA robustas e que atendam às necessidades reais do setor e de toda a sociedade.

Agrishow Digital: De que forma a IA pode ser utilizada na produção de diferentes culturas, como soja, milho, café e cana-de-açúcar? Poderia citar alguns exemplos práticos?

SM: As tecnologias digitais baseadas no processamento e uso intensivo de dados, como a inteligência artificial, têm potencial enorme de auxiliar na melhora dos processos de tomada de decisão, não somente no campo, mas também em outras etapas importantes da cadeia de valor, como a pré-produção e a pós-produção. A convergência e integração com outras tecnologias permite o desenvolvimento de soluções, por exemplo, para a identificação de falhas de plantio, estimativa de safra, manejo de pragas, gestão do risco, certificação e rastreabilidade. Algumas tecnologias já se tornaram realidade e vêm sendo utilizadas cada vez com mais frequência pelos produtores, como a ordenha automática e sistemas para detecção de ervas daninhas associada a uma atuação em tempo real para eliminar o problema. Entre os exemplos de iniciativas em andamento na Embrapa, estão as pesquisas voltadas para o reconhecimento automático de doenças em estágio inicial, em cultivos de soja, por meio de IA e visão computacional. Os estudos obtiveram resultados satisfatórios para a identificação precoce de folhas doentes com oídio e ferrugem da soja, doenças que, se não controladas, podem resultar em perdas de até 35% e até 80%, respectivamente. A tecnologia pode ser embarcada em máquinas agrícolas, drones ou celulares. Com isso, possibilitam que o produtor se antecipe aos problemas, dando maior rapidez às tomadas de decisão no campo, reduzindo perdas e racionalizando o uso de insumos. Algoritmos de visão computacional e aprendizado de máquina associados a robôs ou drones também são objeto de estudo em projetos na área de fenotipagem digital para o reconhecimento automático de plantas no campo, aplicadas por exemplo na fruticultura. As imagens dos pomares são capturadas de forma automatizada e podem ser úteis para estimar a produção de determinada área, para identificar deficiências nutricionais ou pragas e doenças. Já na pecuária, também temos pesquisas para o desenvolvimento de uma solução para apoio à gestão e tomada de decisão baseada em internet das coisas (IoT) e modelos de inteligência artificial. Na primeira fase, num experimento com integração lavoura-pecuária-floresta (ILPF), foram combinados sensores, colares inteligentes, estações meteorológicas e balanças de passagem para a coleta automática de dados fisiológicos e comportamentais dos animais e do microclima. Assim, foi possível, a partir de um aplicativo móvel, monitorar indicadores ambientais e de bem-estar animal que influenciam na produtividade, engorda e ponto de abate. Outro exemplo é voltado para o monitoramento do rebanho bovino, essencial para a gestão adequada, principalmente em grandes propriedades que adotam a pecuária extensiva. A contagem do gado, por exemplo, depende da reunião e do deslocamento do rebanho, o que pode gerar estresse e afetar a produtividade dos animais. Estudos em andamento têm trabalhado num método para a detecção e contagem de gado no pasto utilizando imagens de drones e técnicas de aprendizado profundo (deep learning). O avanço nessas pesquisas poderá ampliar as possibilidades, como monitorar a saúde do animal de forma remota. Nessa linha, também há trabalhos em conjunto com parceiros privados que utilizam imagens dos animais capturadas em solo, próximo deles, para monitoramento da saúde animal ou tomada de medidas corporais. Outras frentes de pesquisa também vêm estudando o desenvolvimento de ferramentas para manejo da qualidade da pastagem e planejamento alimentar do gado. Da mesma forma, temos projetos em IA para o monitoramento de grãos, de sistema de integração lavoura-pecuária e para o manejo florestal. Enfim, são alguns exemplos, entre tantas iniciativas em andamento na Embrapa, que buscam novas técnicas e a integração de dados e tecnologias capazes de gerar análises, monitoramento e predições com o objetivo de oferecer informação útil ao produtor, para apoiar a gestão da propriedade, o planejamento e da produção, de forma cada vez mais precisa. Estamos falando de uma “agricultura de decisão”, quando convertermos estes grandes volumes de dados que são gerados no campo em informação e conhecimento que possa ser utilizado de forma imediata para apoiar a complexa tomada de decisões na condução das atividades agropecuárias.

Agrishow Digital: Como a IA e suas soluções podem otimizar os processos logísticos na distribuição de produtos agrícolas, desde a colheita até o consumidor final?

SM: A inteligência artificial terá cada vez mais papel fundamental no trabalho de análise e definição de rotas de distribuição, visando minimizar tempo e custos. Processos logísticos são investigados pela área de computação há décadas, usando ferramentas computacionais diversas e nem sempre associadas à IA, como a otimização combinatória. A IA ganhou destaque devido ao avanço recente de um de seus subcampos, o aprendizado de máquina, mas pode fazer uso de outras ferramentas, como otimização, busca e raciocínio probabilístico, entre outras, para resolver diversos tipos de problemas. Por exemplo, no planejamento de rotas utilizando sistemas de navegação, é muito comum o uso de um algoritmo desenvolvido originalmente em 1968.

Agrishow Digital: Como garantir que a implementação da IA no agronegócio leve em consideração as preocupações sociais, como a manutenção do emprego rural e a sustentabilidade ambiental?

SM: Impactos sociais e ambientais devem ser considerados na avaliação de qualquer nova tecnologia, sobretudo quando falamos em sustentabilidade. Do ponto de vista ambiental, a IA pode contribuir muito, como já mencionado, para aprimorar a tomada de decisão e o uso mais preciso e racional dos recursos naturais e de insumos. Quanto ao emprego no campo, os impactos também devem ser monitorados com atenção. É ainda muito difícil prever o impacto da IA no emprego rural, embora até o momento parece ser inexistente ou muito pequeno. Um boletim recente do Banco Central Europeu (BCE) informa que, embora as tecnologias de IA tenham crescido na década de 2010, o impacto no mercado de trabalho europeu, em geral, foi surpreendente: profissões com maior potencial de automação, especialmente aquelas com trabalhadores mais jovens e qualificados, viram um aumento na percentagem de emprego. No entanto, é importante ressaltar que a maior parte do impacto no mercado de trabalho ainda está por vir e a IA não necessariamente eliminará empregos, mas poderá mudar a natureza do trabalho. No agronegócio, é importante lembrar que o nível de automação já é bastante elevado, particularmente no setor de grãos, com maquinários como semeadoras, pulverizadores e colheitadeiras. Já na fruticultura, especialmente para frutos de mesa, produtores reclamam da falta de mão de obra em atividades como poda, raleio e colheita. O mesmo acontece em setores em que a mecanização é mais difícil, como no caso da produção de algumas hortaliças, e quando envolve atividades mais penosas para o trabalhador rural. A IA pode contribuir para contornar estas dificuldades relacionadas à mão de obra, por exemplo, por meio da viabilização de dispositivos robóticos de alta precisão.

Agrishow Digital: Levando em conta os desafios de conectividade, além dos diferentes perfis de produtores, como é possível garantir o acesso equitativo às tecnologias de Inteligência Artificial no agronegócio, especialmente para pequenos e médios produtores? Existem iniciativas com objetivo de capacitação dos agricultores sobre uso de IA em suas operações? Que tipo de treinamento e suporte técnico são necessários?

SM: Entre os fatores que dificultam a adoção de novas tecnologias, o custo certamente é o mais importante no caso de pequenos produtores. A infraestrutura de conectividade insuficiente, a falta de capacitação no uso destas tecnologias e a percepção sobre os benefícios que elas podem proporcionar são também fatores importantes que limitam o acesso. Neste sentido, a Embrapa lidera desde o ano passado o projeto do Centro de Ciência para o Desenvolvimento em Agricultura Digital, uma iniciativa financiada pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp) com a participação de diversos parceiros para ampliar a participação de pequenos e médios produtores rurais na transformação digital do campo. Intitulado Semear Digital, o projeto quer avançar na geração de soluções, como por exemplo aquelas baseadas em IA, que atendam às necessidades de pequenos e médios produtores rurais, de forma a contribuir para reduzir imperfeições de mercado e desigualdades na adoção de tecnologias digitais que sejam capazes de promover ganhos de produtividade e competitividade. A capacitação é um dos pilares desta iniciativa, ao lado da conectividade e da pesquisa e desenvolvimento. Estas ações vão acontecer em Distritos Agrotecnológicos (DATs) implantados em dez municípios brasileiros selecionados pelo projeto, nas cinco regiões do País, que servirão de modelo para serem replicados em outras localidades. Funcionando como um piloto de fazenda inteligente, os DATs permitirão validar tecnologias habilitadoras para o desenvolvimento de soluções digitais priorizadas para cada realidade, além de receber ações de capacitações e de aproximação entre pequenos e médios agricultores e o mercado de tecnologias.

Reserve um horário na agenda e participe do Talk Agrishow Pra Elas com a Silvia Masshurá: 29 de abril, às 14h30, no espaço exclusivo e dedicado à atração, na Avenida E – Rua 18C​​!

Se você ainda não garantiu seu ingresso, aproveite para comprar online com desconto, clique aqui!