Técnicas que contribuem com a recuperação do solo e aumentam a produtividade no campo são essenciais para a segurança alimentar do planeta; Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina são aplicações envolvidas neste processo
A população global segue em franco crescimento e com esse aumento, a necessidade por alimentos também aumenta. De acordo com projeções da ONU, em 2050, seremos 9,7 bilhões de habitantes no planeta. No entanto, hoje, com 7,8 bilhões, já enfrentamos um desafio: cerca de 2,4 bilhões de pessoas estão em escassez alimentar. Alternativas para otimizar a produção de alimentos e reabilitar o solo já estão sendo colocadas em prática, como a agricultura regenerativa. A medida é parte das estratégias para mitigar as mudanças climáticas e potencializar os processos ecológicos nos sistemas agrícolas, promovendo a saúde do solo e a biodiversidade. Aliada a este processo, a tecnologia surge como a força propulsora, trazendo ferramentas decisivas, como Inteligência Artificial e Machine Learning, para otimizar recursos e trazer mais assertividade às produções, para alcançar o volume necessário para alimentar a população mundial.
De acordo com o diretor para Setor Comercial, Indústria, Agro e Saúde, da dataRain, Wagner Barbieri, a integração e análise do crescente volume de dados captados pelas tecnologias agrícolas e sua correlação direta com informações de mercado e clima é fundamental. “Um exemplo disso, é o uso de imagens de drones e satélites, que fornece informações assertivas, garantindo a otimização dos recursos utilizados. É um caso prático em que Machine Learning e Inteligência Artificial são essenciais para analisar esses dados, transformando-os em informações para a criação de modelos preditivos benéficos ao ecossistema agrícola”, disse.
Barbieri ressalta o papel de tecnologias como imagens espectrais, constelação de satélites de órbita baixa como o Project Kuiper da Amazon monitoramento ambiental por satélites , como o realizado pelo INPE, e investimentos em drones como ferramentas essenciais para a geração de dados, alimentando modelos de IA e ML. “A coleta e análise de dados são a espinha dorsal para tomadas de decisão de produtividade e para aprimorar o manejo sustentável das terras na agricultura regenerativa. Isso direciona ações corretivas nos solos, determina necessidades de irrigação e correlaciona decisões com questões financeiras e de mercado”, destaca o especialista.
O emprego de tecnologias de irrigação inteligente, segundo Barbieri, desempenha um papel indispensável na redução do desperdício de água e no direcionamento das práticas agrícolas, permitindo a previsão e controle precisos dos recursos hídricos. “A análise de dados e a criação de modelos permitem interpretação das reais necessidades de cada área de plantio, auxiliando na redução do uso de produtos químicos e fomentando práticas mais sustentáveis”, aponta.
Os benefícios econômicos para os agricultores que adotam tecnologias avançadas na agricultura regenerativa são significativos. Essas ferramentas oferecem consistência nas decisões, minimizando eventos imprevistos e fornecendo previsibilidade, favorecendo equilíbrio técnico e financeiro. “O avanço tecnológico permite a criação de sistemas agroflorestais, diversificação de culturas e tomada de decisões estratégicas com menor impacto ambiental, oferecendo previsões financeiras e técnicas”, complementa Barbieri.
No entanto, aponta o especialista, a adoção generalizada da tecnologia na agricultura enfrenta desafios relacionados à cobertura de sinal e à capacidade financeira. “A colaboração entre setores, como a indústria de tecnologia e a agricultura, é crucial para impulsionar a agricultura regenerativa, destacando a importância de empresas e do governo no apoio técnico e financeiro para garantir acesso e compartilhamento de tecnologia.”