Três maneiras pelas quais a IA pode ajudar os agricultores a enfrentar os desafios da agricultura moderna

Apesar de toda a atenção dada às novas ferramentas de inteligência artificial como o ChatGPT, aos desafios da regulamentação da IA ​​e aos cenários apocalípticos das máquinas superinteligentes, a IA é uma ferramenta útil em muitos campos.Na verdade, tem um enorme potencial para beneficiar a humanidade.

Na agricultura, os agricultores utilizam cada vez mais ferramentas baseadas na IA para enfrentar desafios que ameaçam a saúde humana, o ambiente e a segurança alimentar.Pesquisadores prevêem o mercado para essas ferramentas atingir US$ 12 bilhões até 2032.

Como pesquisador estudando política agrícola e rural, vejo três desenvolvimentos promissores na IA agrícola:aprendizagem federada, detecção de pragas e doenças e previsão de preços.

Agrupando dados sem compartilhá-los

Robótica, sensores e tecnologia da informação são cada vez mais utilizados na agricultura.Estas ferramentas visam ajudar os agricultores a melhorar a eficiência e reduzir o uso de produtos químicos.Além disso, os dados coletados por essas ferramentas podem ser utilizados em softwares que utilizam aprendizado de máquina para melhorar os sistemas de gestão e a tomada de decisões.No entanto, estas aplicações normalmente requerem a partilha de dados entre as partes interessadas.

Uma pesquisa nos EUAagricultores descobriram que mais da metade dos entrevistados disseram que não confie em agências federais ou empresas privadas com seus dados.Esta falta de confiança está ligada a preocupações sobre informações confidenciais serem comprometidas ou usadas para manipular mercados e regulamentações.O aprendizado de máquina poderia reduzir essas preocupações.

O aprendizado federado é uma técnica que treina um algoritmo de aprendizado de máquina em dados de várias partes sem que as partes tenham que revelar os seus dados entre si.Com a aprendizagem federada, um agricultor coloca os dados num computador local que o algoritmo pode aceder, em vez de partilhar os dados num servidor central.Este método aumenta a privacidade e reduz o risco de comprometimento.

Se os agricultores puderem ser persuadidos a partilhar os seus dados desta forma, poderão contribuir para um sistema colaborativo que os ajude a tomar melhores decisões e a cumprir os seus objetivos de sustentabilidade.Por exemplo, os agricultores poderiam reunir dados sobre as condições das suas culturas de grão-de-bico, e um modelo treinado com base em todos os seus dados poderia dar a cada um deles melhores previsões para a produção de grão de bico do que modelos treinados apenas em seus próprios dados.

Detecção de pragas e doenças

Os meios de subsistência dos agricultores e a segurança alimentar global estão cada vez mais em risco devido a doenças e pragas de plantas.A Organização para a Alimentação e Agricultura estima que as perdas anuais em todo o mundo devido a doenças e pragas totalizam US$ 290 bilhões, com 40% da produção agrícola global afetada.

Os agricultores normalmente pulverizam as culturas com produtos químicos para prevenir surtos.No entanto, o uso excessivo destes produtos químicos está ligado a efeitos nocivos sobre saúde humana, qualidade do solo e da água e biodiversidade.É preocupante que muitos patógenos sejam tornando-se resistente aos tratamentos existentes, e desenvolver novos está se mostrando difícil.

Reduzir a quantidade de produtos químicos utilizados é, portanto, fundamental e a IA pode ser parte de uma solução.

O Consórcio de Centros Internacionais de Pesquisa Agrícola criou um aplicativo para celular que identifica pragas e doenças.O aplicativo “Tumaini” permite aos usuários fazer upload de uma foto de uma praga ou doença suspeita, que a IA compara com um banco de dados de 50.000 imagens.O aplicativo também fornece análises e pode recomendar programas de tratamento.

Se usadas com ferramentas de gestão agrícola, aplicações como esta podem melhorar a capacidade dos agricultores de direcionar a sua pulverização e melhorar a precisão na decisão da quantidade de produto químico a utilizar.Em última análise, estas eficiências podem reduzir a utilização de pesticidas, diminuir o risco de resistência e prevenir repercussões que causam danos tanto aos seres humanos como ao ambiente.

Bola de cristal para preços

A volatilidade do mercado e a flutuação dos preços afectam a forma como os agricultores investem e decidem o que cultivar.Esta incerteza também pode evitar que os agricultores assumam riscos em novos desenvolvimentos.

A IA pode ajudar a reduzir esta incerteza ao previsão de preços.Por exemplo, serviços de empresas como Agtools, Agremo e GeoPard fornecer ferramentas de decisão agrícola baseadas em IA.Estas ferramentas permitem a análise em tempo real de preços e dados de mercado e apresentam aos agricultores dados sobre tendências de longo prazo que podem ajudar a otimizar a produção.

Estes dados permitem que os agricultores reajam às mudanças de preços e planeiem de forma mais estratégica.Se a resiliência económica dos agricultores melhorar, aumenta a probabilidade de poderem investir em novas oportunidades e tecnologias que beneficiem tanto as explorações agrícolas como o sistema alimentar em geral.

IA para sempre

A inovação humana sempre produziu vencedores e perdedores.Os perigos da IA ​​são aparentes, incluindo algoritmos tendenciosos, violações de privacidade de dados e o manipulação do comportamento humano.No entanto, é também uma tecnologia que tem potencial para resolver muitos problemas.

Estas utilizações da IA ​​na agricultura são motivo de optimismo entre os agricultores.Se a indústria agrícola puder promover a utilidade destas invenções ao mesmo tempo que desenvolve estruturas fortes e sensatas para minimizar danos, a IA pode ajudar a reduzir o impacto da agricultura moderna na saúde humana e no ambiente, ao mesmo tempo que ajuda a melhorar a segurança alimentar global no século XXI.