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Como big data e machine learning são aplicados no agronegócio?

19 de junho de 2023

A tecnologia tem ajudado cada vez mais os produtores rurais. Veja algumas das aplicações de machine learning e big data no agronegócio.
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Como big data e machine learning são aplicados no agronegócio?

A ideia do campo como algo bucólico e tranquilo, sem a correria e as tecnologias presentes na cidade, ainda faz parte do imaginário de muita gente, porém essa é uma percepção bastante ultrapassada. O campo sempre foi lugar de aplicação de muitas inovações tecnológicas que fizeram a produção disparar.

Nas últimas décadas, a automatização e a inserção de máquinas agrícolas transformaram profundamente o panorama do trabalho nas áreas rurais. Uma pesquisa do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea) com o Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (Mapa) e o Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (Cepea-Esalq/USP), mostrou que, em menos de 50 anos, a produtividade do agronegócio brasileiro aumentou 400%.

Esses resultados vieram com a adoção da tecnologia nos processos cotidianos, e também com o investimento em pesquisas, que produziram dados e informações cada vez mais relevantes para a otimização dos processos. Agora, o agronegócio pode estar diante de um novo salto de produtividade; big data e machine learning são ferramentas que estão ganhando espaço e que podem, novamente, transformar o cenário do campo.

O que é big data?

Big data é um termo proveniente da Ciência de Dados (Data Science) que se popularizou com a criação e democratização dos computadores, a partir da década de 1960. Em tradução livre, big data significa “muitos dados”.

O desenvolvimento de novas tecnologias e novas formas físicas de armazenamento de dados fez que a quantidade de informações capturadas, armazenadas e possivelmente interpretadas crescesse exponencialmente. Com um volume tão grande de informações, os aplicativos e softwares que interpretam e utilizam os dados também precisam ser constantemente renovados.

Um exemplo disso são as redes sociais, constantemente são fornecidas informações sobre sites preferidos de cada usuário, hábitos de consumo, entre outros, e esses dados são utilizados automaticamente para apresentar propagandas mais eficazes, além de direcionar as pessoas para sites com maior probabilidade de prender a atenção.

Nas últimas duas décadas, popularizaram-se equipamentos conectados à internet que capturam e enviam dados em tempo integral. Esse caminho ficou conhecido como Internet of Thing (IoT), ou Internet das Coisas, em tradução literal.

Dispositivos como smartphones, as centrais de controle de alarme, de temperatura, de luzes e a ativação de produtos em casas e nos escritórios, nos carros, em máquinas agrícolas e industriais são alguns dos exemplos. Eles estão constantemente conectados e transmitindo dados que, quando interpretados, vão otimizar processos e gerar uma experiência melhor para os usuários.

Vale destacar que o big data depende da velocidade de transmissão das informações, portanto, os avanços na qualidade e velocidade da conexão de banda da internet transformam rapidamente a experiência dos processos. A chegada do 5G e a sua popularização no campo estão fazendo que a tecnologia utilizada nos processos seja atualizada rapidamente.

O que é machine learning?

O conceito de machine learning (máquinas que aprendem) está diretamente relacionado ao big data. A ideia é que, à medida que as máquinas forem alimentadas com uma infinidade de dados, elas consigam interpretá-los e tomar decisões para determinadas situações, de acordo com parâmetros previamente estipulados.

O termo é relativo ao aprendizado das máquinas; à medida que elas realizam tarefas de modo satisfatório, podem tomar novas decisões baseadas nos parâmetros iniciais, sem que sejam especificamente programadas para isso.

De modo geral, o machine learning já é amplamente utilizado no desenvolvimento de tecnologias na área da medicina, da filtragem, escrita de e-mails e outras ferramentas de comunicação, em ferramentas de programação de computadores e até no agronegócio.

Uma experiência, realizada no Brasil pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), em parceria com as empresas Macnica DHW e InnerEye, utilizou o machine learning para detectar doenças em cultivos. O estudo consistiu em mapear o cérebro de especialistas em pragas agrícolas enquanto eles olhavam para fotos de plantas saudáveis e doentes. Os padrões foram identificados e transmitidos para as máquinas que, mais tarde, foram capazes de repetir com sucesso o diagnóstico.

Como essas tecnologias podem ser usadas no agronegócio?

Ferramentas que utilizem big data e machine learning podem ser amplamente utilizadas no agronegócio. A ideia é que as máquinas agrícolas se tornem mais do que meros operadores de tarefas e gerem e coletem dados que serão utilizados para balizar a melhor tomada de decisões e para otimizar processos.

A experiência citada em relação à detecção de doenças, por exemplo, permite que produtores utilizem agrodefensivos de forma consciente. Em vez de utilizarem os químicos em todo o cultivo, os drones, por exemplo, podem detectar as áreas mais suscetíveis às doenças e diminuir a quantidade de produto utilizado.

Medidas similares já são utilizadas com máquinas, utilizando sensores capazes de detectar as demandas do solo e controlar o maquinário de irrigação. Além disso, as informações climáticas cada vez mais completas provenientes de satélites oferecem muitos dados para serem tomadas decisões em relação ao tipo de plantio a ser realizado e às estratégias para a safra.

Em pouco tempo, as máquinas agrícolas, que já são empregadas no plantio e nas colheitas, poderão resolver problemas relativos ao solo. Nesse cenário cada vez mais tecnológico no campo, os produtores que estiverem mais bem preparados poderão se destacar.

Vale ressaltar que, por enquanto, ainda falta mão de obra especializada nestas regiões, de profissionais que sejam capazes de entender as demandas do agronegócio e implantar e acompanhar esses processos. As mudanças tecnológicas estão cada vez mais rápidas e a adaptação pode fazer a diferença para produtores que queiram otimizar a produção e os lucros.

Por Estadão

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