Percorre passo a passo como a IA está a impulsionar a inovação na agricultura, facilitando o cultivo, a colheita e a entrega de frutos da quinta para a tua mesa.
Prevendo-se que a população mundial cresça 2 mil milhões de pessoas até 2050, precisamos de um aumento de cerca de 60% na produção de alimentos para a acompanhar. A Inteligência Artificial (IA) está a ajudar-nos a enfrentar este desafio, impulsionando a inovação na agricultura. As inovações da IA podem ser utilizadas para monitorizar o gado, analisar o crescimento das culturas, prever quando o equipamento agrícola precisa de manutenção e muito mais. Quando pensamos em agricultura, muitas vezes imaginamos apenas a agricultura. No entanto, trata-se de um conceito que engloba muitas funções e processos diferentes.
Para compreendermos melhor o impacto da IA na agricultura, tomemos um exemplo específico: o ciclo de vida de uma fruta. O que acontece durante o seu percurso desde o campo até às nossas mesas?
Neste blogue, vamos explorar a forma como a IA ajuda em todas as etapas do processo, desde a plantação, o cultivo e a colheita até ao processamento, transporte e venda de frutos. Toca a começar!
O primeiro passo no ciclo de vida das culturas fruteiras é a seleção das sementes e a sua plantação. O agricultor tem de decidir que fruto quer cultivar para a estação. As técnicas de IA, como a aprendizagem automática, podem ser utilizadas para analisar grandes quantidades de dados para ajudar os agricultores a escolher as melhores sementes para as suas condições específicas de solo e clima. Ao avaliar os padrões meteorológicos históricos, a composição do solo e os dados de desempenho das culturas, a IA pode recomendar as melhores variedades de sementes com maior probabilidade de prosperar. A utilização da IA para a seleção de sementes é uma área de investigação em curso com muito interesse e potencial.
Por exemplo, o CGIAR Inspire Challenge de 2018 atribuiu 100 000 dólares a um projeto que utiliza a aprendizagem automática para uma seleção de sementes mais inteligente. Este projeto foi liderado por investigadores do Instituto BioSense e do CIMMYT. Eles usaram dados sobre diferentes novas variedades de milho de centenas de locais de avaliação no México para desenvolver modelos que preveem o desempenho das sementes. Ter uma abordagem baseada em dados aumenta as hipóteses de uma colheita bem sucedida e reduz o risco de fracasso da colheita. Uma vez selecionado o melhor tipo de semente, a visão por computador pode intervir para verificar a qualidade das sementes.
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A visão por computador pode ser utilizada para analisar imagens de alta resolução de sementes de frutos para detetar imperfeições, doenças e características genéticas que podem não ser visíveis ao olho humano. Várias tarefas de visão computacional podem ser usadas para analisar essas imagens para classificar, classificar e avaliar a qualidade das sementes. Ao automatizar estas tarefas, a IA pode ajudar a garantir que apenas as sementes de maior qualidade são plantadas e que os agricultores podem obter melhores colheitas.
Por exemplo, o GeNee™ Sorter da Seed X é um classificador de sementes alimentado por IA que melhora o processo de seleção de sementes. O classificador divide as sementes em duas categorias: as sementes de alta qualidade que têm probabilidade de germinar são encaminhadas para a caixa primária, enquanto as sementes que têm pouca probabilidade de germinar são classificadas numa caixa secundária. Trata de tarefas como a avaliação da cor, forma, tamanho, pureza genética e previsão das taxas de germinação. Graças ao classificador, as taxas de germinação podem ser aumentadas para mais de 90%, o que significa que mais sementes se transformam em plantas saudáveis.
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A IA também pode ser utilizada para melhorar a análise do solo e a monitorização das culturas. Drones com câmaras avançadas sobrevoam campos de fruta, captando imagens detalhadas do solo e da saúde das plantas. Estas imagens são processadas para criar mapas que mostram variações na humidade do solo, nos níveis de nutrientes e na saúde das plantas. Com base na análise das imagens, podem ser realizadas tarefas como a deteção de ervas daninhas, a monitorização do crescimento, a estimativa do rendimento, o ajuste da irrigação, a aplicação precisa de fertilizantes e a implementação de um controlo de pragas específico. A monitorização em tempo real com recurso à IA pode ajudar a melhorar o rendimento das culturas frutícolas e promover práticas agrícolas sustentáveis.
A colheita de um campo apenas um dia antes ou depois da altura ideal pode reduzir o rendimento potencial do agricultor entre 3,7% e 20,4%. A IA pode ajudar a determinar o melhor momento para colher os frutos. Os métodos tradicionais de colheita dependem muito do trabalho manual e podem ser menos eficientes e mais morosos. Os métodos de colheita assistida por IA utilizam sensores avançados e algoritmos de aprendizagem automática para analisar dados sobre a cor, o tamanho e as condições ambientais dos frutos, de modo a prever a sua maturação. Desta forma, as frutas são colhidas quando estão no seu melhor, o que leva a maiores rendimentos e menos desperdício.
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Após a colheita, o passo seguinte é a seleção e classificação dos frutos para que os melhores produtos cheguem aos consumidores. A IA pode ser utilizada para a análise volumétrica da segmentação de frutos. Aplicando modelos de visão por computador como Ultralytics YOLOv8é possível avaliar o tamanho, a forma e a qualidade de um fruto.
O processo envolve a captura de imagens de alta resolução de frutos numa correia transportadora, a segmentação de frutos individuais utilizando o modeloYOLOv8 e a realização de análises volumétricas para medir o tamanho e a forma e detetar defeitos. Com base na análise, os frutos são automaticamente seleccionados e classificados em diferentes categorias para embalagem, processamento ou distribuição adequados. A triagem e a classificação com recurso a IA melhoram a eficiência, a precisão e a consistência, reduzem o desperdício e maximizam o valor da colheita.
Depois de as frutas serem seleccionadas e classificadas, as máquinas de embalagem automatizadas podem embalá-las com precisão. Os sistemas de OCR (Reconhecimento Ótico de Caracteres) orientados por IA podem verificar a exatidão das embalagens, verificando rótulos, códigos de barras e outras informações importantes para garantir a conformidade com normas e regulamentos. Ao inspecionar as embalagens desta forma, podem ser evitadas situações como produtos fora de prazo. A IA pode detetar etiquetas incorrectas ou datas de validade expiradas e assinalá-las para correção antes de os produtos chegarem aos consumidores.
Agora, consideremos que tens as melhores frutas embaladas e prontas a entregar. A IA pode melhorar a logística e o transporte de frutas, optimizando as rotas. Manter as frutas frescas durante o transporte e encontrar as rotas de entrega mais eficientes são grandes desafios. Os algoritmos de IA podem analisar os padrões de tráfego, as condições meteorológicas e os horários de entrega para determinar os melhores itinerários e reduzir o tempo e os custos de deslocação.
Depois de os frutos chegarem à loja, a IA continua a desempenhar um papel crucial na gestão do inventário e na previsão da procura. Os sistemas de IA podem analisar os dados de vendas, as preferências dos clientes e as tendências sazonais para prever a procura com maior precisão. As lojas de retalho podem manter níveis de inventário óptimos com base nas informações da IA e reduzir o risco de excesso de stock ou de rutura de stock.
A visão por computador pode ser utilizada nas lojas para monitorizar o stock das prateleiras em tempo real. Utilizando a deteção de objectos, as câmaras alimentadas por IA podem identificar quando o stock é baixo ou está mal colocado e alertar o pessoal para reabastecer ou reorganizar as prateleiras. Ao garantir que a quantidade certa de produtos frescos está disponível no momento certo, a IA ajuda a melhorar a satisfação do cliente e a reduzir o desperdício alimentar.
A IA tem o potencial de desempenhar um papel importante para ajudar os consumidores a obterem frutos de melhor qualidade. Um excelente exemplo de integração bem sucedida da IA na indústria frutícola é a Nature Fresh Farms. A Nature Fresh Farms transformou as suas operações, da semente à loja, utilizando tecnologia de IA. Os sensores alimentados por IA e a análise de dados ajudam a controlar e gerir tudo, desde os níveis de clima e humidade na estufa até à logística do transporte de produtos. A Nature Fresh Farms optimizou as condições de cultivo, controlou a irrigação e reduziu os custos. O sistema de IA também é capaz de fazer com que os produtos cheguem às prateleiras dos supermercados num prazo de 24 a 48 horas após a embalagem, reduzindo significativamente o tempo de transporte e mantendo a frescura.
Apesar dos seus muitos benefícios, existem alguns inconvenientes potenciais na utilização da IA na indústria frutícola:
Desde a seleção de sementes até ao amadurecimento dos frutos, a IA está a mudar a agricultura ao longo do ciclo de vida dos produtos, desde as quintas até à tua mesa de jantar. Ajuda os agricultores a monitorizar a saúde do solo, a prever as melhores alturas para a colheita e a separar os produtos com precisão. Ao otimizar os recursos, reduzir o desperdício e melhorar o rendimento das colheitas, a IA torna a agricultura mais eficiente e sustentável. Apesar de desafios como os custos, a necessidade de conhecimentos técnicos e a dependência da qualidade dos dados, as vantagens da IA fazem com que estes desafios valham a pena em muitos casos. É por isso que cada vez mais agricultores estão a adotar a IA.
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