Como a inteligência artificial está revolucionando o agronegócio
A Agricultura é essencial para suprir as necessidades crescentes da população global. Com isso, a utilização da Inteligência Artificial (IA) na análise de dados agrícolas é promissora. Neste artigo, exploraremos como a IA está sendo aplicada na interpretação de dados agrícolas e quais benefícios pode trazer para o setor.
Monitoramento e previsão de safra
O Brasil é muito forte em monoculturas. Todavia, monitorar dezenas de hectares é inviável sem o uso de tecnologias. Com isso, a inteligência artificial em conjunto com hardwares, têm se destacado. Isso, pois fornecem informações acerca de pragas nas lavouras. Assim, é possível prever a produção da safra ao acompanhar a germinação e o desenvolvimento das plantações.
Essa revolução é possível graças à análise de imagem. Tal técnica que consiste em utilizar as matrizes RGB para avaliar o comportamento da planta ou de insetos. Portanto, tendo em vista os padrões cadastrados, a inteligência artificial é capaz de relacionar e fornecer as informações solicitadas.
Otimização do uso de recursos
O uso descontrolado de insumos é problemático pois, os pesticidas, se mal manejados, prejudicam a saúde humana e tornam as pragas resistentes. Entretanto, os adubos podem causar a eutrofização de rios e lagos. Com isso em mente, os agricultores utilizam a inteligência artificial para controlar o uso destes recursos. Dessa maneira, garantem, além de economia, uma produção mais assertiva e diminuem o impacto na fauna e flora locais.
Todavia, na irrigação, a inteligência artificial tem forte impacto. Visto que, diagnosticando a falta ou excesso de água no solo, é capaz de processar as regiões que mais precisa de água, realizando aspersão localizada. Portanto, a economia de água é favorecida. Conheça outra maneira de economizar água clicando aqui!
Agricultura de precisão
Nesse sentido, a analise de dados pela inteligência artificial possibilita aplicação de soluções de forma assertiva. Com isso, tem-se a agricultura de precisão. Esse novo conceito de produção, busca aumentar a colheita sem expandir a área plantada. Por isso, há a analise da cultura de forma local, evitando perdas por deficiências ou pragas. Saiba mais
Previsão de produção
Nesse âmbito, através dos algoritmos de inteligência artificial, prevê-se de forma precisa a produção agrícola, com base em dados históricos e condições atuais. Assim sendo, isso viabiliza eficiência no planejamento dos agricultores, estimando futuras demandas e otimizando o processo de cultivo. Ademais, auxilia na gestão da cadeia de suprimentos, possibilitando, assim, uma distribuição adequada dos produtos agrícolas.
Por consequência, com a utilização da IA, os agricultores podem tomar decisões informadas, aumentando a produtividade e reduzindo os riscos associados à incertezas do mercado. Similarmente, a combinação do conhecimento prático dos agricultores com as capacidades analíticas da IA também promove uma abordagem sólida e eficiente para a agricultura, contribuindo para a sustentabilidade e segurança alimentar
Manutenção de equipamentos
Além da análise dos dados relacionados às plantações, a IA pode ser aplicada na manutenção preditiva de equipamentos agrícolas. Por exemplo, sensores instalados em máquinas podem coletar informações sobre o desempenho e a condição dos equipamentos. Por outro lado, algoritmos de IA são capazes de identificar possíveis falhas antes que ocorram. Como resultado, isso reduz o tempo de inatividade e os custos associados à manutenção corretiva. Além disso, aumenta a eficiência operacional e minimiza os prejuízos.
Melhoria na cadeia de suprimentos
A Inteligência Artificial (IA) desempenha um papel crucial na melhoria da cadeia de suprimentos agrícolas e de alimentos. Por meio da previsão de demanda, otimização logística, detecção de fraudes e gestão de estoques, a IA proporciona uma gestão mais eficiente. Resultando em redução de custos e melhoramento no atendimento aos consumidores. Ou seja, a aplicação da IA na cadeia de suprimentos contribui para a sustentabilidade, qualidade dos produtos e satisfação dos clientes.
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