O setor agrícola está a atravessar uma transformação profunda, impulsionada pela adoção de tecnologias digitais e pela aplicação de dados em todas as fases da produção.
Este movimento, conhecido como agricultura inteligente, embora tenha mais de 40 anos, evoluiu de forma significativa com os mais recentes avanços da tecnologia disponível, em particular a ciência de dados e inteligência artificial, e a aceleração da transformação digital do sector é inquestionável. Atualmente, quase tudo está interligado, criando um ecossistema “smart” que abrange desde a análise do solo, passando pelo controlo da produção até à otimização das cadeias de abastecimento.
No centro desta transformação encontra-se um novo paradigma de tomada de decisão baseada em dados. A capacidade de recolher, processar e analisar grandes volumes de dados permite um planeamento e gestão agrícola mais precisa e eficiente. Dados, como por exemplo clima, solo, pragas e doenças ou mercados e emissões, são utilizados para informar decisões que impactam diretamente a produtividade e a sustentabilidade das explorações agrícolas.
Além disso, a agricultura inteligente está a evoluir de tal forma que podemos chegar a um modelo onde os agricultores não apenas utilizam os dados, mas também podem monetizá-los. Podemos hoje imaginar novas configurações nos modelos de prestação de serviços, que podem levar a que os agricultores sejam compensados pelo uso dos seus dados, transformando a relação entre produtores e prestadores de serviços com a partilha das receitas geradas pela utilização dos dados.
A análise de dados na agricultura não só melhora a produtividade, como também contribui para a sustentabilidade e redução de custos. Através de abordagens assentes em analítica avançada, é possível otimizar processos, personalizar produtos e identificar novas oportunidades de inovação. Ferramentas como a inteligência artificial (IA) estão a ser cada vez mais aplicadas para melhorar a eficiência e prever tendências futuras, incluindo desde a melhoria genética das culturas até à previsão de mercado.
No contexto específico da proteção de plantas, a IA generativa revela um enorme potencial para promover abordagens novas e inovadoras. Esta tecnologia pode desempenhar um papel crucial na identificação precoce de problemas como pragas, doenças e infestantes durante o ciclo produtivo.
Ao utilizar dados em tempo real provenientes de sensores, drones e satélites, a IA pode detetar anomalias e padrões que indicam a presença de ameaças nas culturas, permitindo uma resposta rápida e eficaz.
Entre as inúmeras possibilidades de aplicação, a IA generativa é capaz de realizar análises comparativas de mapas de produtividade ao longo de vários anos para a mesma parcela. Esta análise longitudinal permite identificar tendências e padrões que podem não ser evidentes através de métodos tradicionais. Através da comparação de dados históricos com as condições atuais, a IA pode prever a ocorrência de problemas, como a diminuição da produtividade devido a pragas ou doenças, e propor intervenções específicas.
Um dos aspetos mais inovadores da IA generativa é a sua capacidade de prever a ocorrência de problemas e de propor intervenções detalhadas — como, quando e onde agir. Por exemplo, a IA pode recomendar o momento ideal para aplicar tratamentos fitossanitários ou ajustar práticas de irrigação, com base na previsão de condições climáticas e no risco de desenvolvimento de doenças. Esta abordagem tem não apenas o potencial de aumentar a eficácia das intervenções, como também minimizar o uso de recursos, promovendo a sustentabilidade ambiental.
Como podemos ver no exemplo, onde o ChatGPT procura online os dados da previsão meteorológica e a seguir estima o risco da ocorrência de Botrytis Cinerea na cultura do tomate em Benavente, as possibilidades são infinitas e diariamente somos surpreendidos com novas aplicações.
ChatGPT Prompt*: Com base na previsão meteorológica para Benavente, Portugal, para as próximas duas semanas cria uma tabela com a temperatura máxima e mínima, velocidade do vento, humidade e nível de risco de ocorrência de Botrytis Cinerea na cultura do tomate. Tudo em unidades métricas, C para temperatura, km/h para vento e % para humidade.
* Inspirado numa prompt de Ricardo Braga publicada no grupo InovTechAgro_info do Whatsapp – “Based on the weather prediction for Benavente, Portugal for the next two weeks create a table with maximum temperature, wind speed, precipitation and level of how suitable the condictions are for spraying crops. All in metric units, mm for precipitation, km/h for wind and C for temperature”
Uma nota para a indispensável necessidade de garantir a curadoria da base de conhecimento utilizada para alimentar os modelos de IA generativa, bem como para a necessidade de competências capazes de avaliar e validar os resultados obtidos. No entanto, a velocidade que a maturidade desta tecnologia aumenta, a fiabilidade dos resultados e as oportunidades de aplicação, não param de crescer (…).
→ Leia o artigo completo na Revista Voz do Campo – edição de outubro 2024, disponível no formato impresso e digital.
Autoria: Miguel de Castro Neto, Diretor da NOVA Information Management School
