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Os 10 principais benefícios da utilização da IA de visão na agricultura 

Explora a forma como a Vision AI está a revolucionar a agricultura: desde a agricultura de precisão e a monitorização do clima até à utilização optimizada de recursos para poupar custos.

Os 10 principais benefícios da utilização da IA de visão na agricultura 

A Inteligência Artificial tem múltiplas aplicações. A maioria das indústrias poderia facilmente beneficiar de todas as vantagens que esta tecnologia traz atualmente. Arregacemos as mangas e concentremo-nos numa das mais importantes: a agricultura.

Como é que a Inteligência Artificial pode melhorar o sector agrícola?

1) Agricultura de precisão

Tudo depende da afetação adequada dos recursos.

Os algoritmos de aprendizagem automática analisam grandes quantidades de dados recolhidos por sensores, satélites e drones para descobrir padrões e ligações. Isto permite uma utilização optimizada de recursos como a água, os fertilizantes e os pesticidas. 

2) Monitorização e gestão das culturas

A monitorização e a gestão das culturas conduzem a múltiplos benefícios, tais como:

  • Deteção precoce de doenças: A análise de imagens com base em IA pode identificar sinais de doenças ou pragas nas culturas numa fase inicial. Isto permite uma intervenção rápida e uma redução significativa das perdas de colheitas.
  • Previsão de rendimento: Os dados visuais podem ajudar a prever o rendimento das colheitas, ajudando os agricultores a planear a colheita e a distribuição de forma mais eficaz.

Fig. 1. Deteção precoce de doenças nas culturas.

3) Deteção optimizada de ervas daninhas

A identificação de ervas daninhas é outra área em que a IA beneficia os agricultores. 

Esta tecnologia pode distinguir entre culturas e ervas daninhas, facilitando o controlo direcionado e eficiente das ervas daninhas sem a necessidade de aplicação generalizada de herbicidas.

As vantagens não se aplicam apenas aos campos abertos, mas também à agricultura em estufa.

4) Controlo do gado

A Visão de Inteligência Artificial pode ser aplicada para monitorizar a saúde e o bem-estar do gado, detectando sinais precoces de doença e assegurando cuidados veterinários imediatos.

Além disso, esta tecnologia evita roubos e actividades anormais que podem causar muitos outros problemas. 

5) Controlo de qualidade

Uma outra utilização desta tecnologia é o controlo de qualidade. Os algoritmos podem avaliar a qualidade dos produtos agrícolas, garantindo que apenas os produtos de alta qualidade entram na cadeia de abastecimento. Isto traduz-se diretamente numa redução do desperdício e numa maior satisfação do cliente.

Mas não se trata de algo novo. Várias empresas de renome em vários sectores já estão à frente da curva. 

O Diretor de Planeamento de Produção, Automação e Digitalização da Audi afirmou que a integração da visão artificial com a IA resultou numa redução de 30 a 50% nos custos de mão de obra associados a estas inspecções.

Fig. 2. Funcionário a efetuar o controlo de qualidade de plantas de tomate.

6) Monitorização do clima

A Inteligência Artificial analisa dados visuais relacionados com os padrões climáticos. Isto ajuda os agricultores a tomar decisões informadas sobre as épocas de plantação e a seleção de culturas para se adaptarem às condições climáticas em mudança.

Em termos de alterações climáticas e de investigação, a IA já está a fazer "o trabalho sujo por nós", segundo a Dra. Anna Liljedahl. Só para explicar o seu caso profissional, utiliza a monitorização do clima para fazer previsões sobre o permafrost numa escala de tempo sazonal no Ártico. 

7) Tomada de decisões com base em dados

As decisões baseadas em dados aumentam a produtividade e a rentabilidade. 

A IA permite a análise de grandes quantidades de dados, fornecendo aos agricultores informações para uma melhor tomada de decisões em várias áreas (tais como: plantação, colheita e gestão geral da exploração, para citar algumas).

Além disso, as aplicações podem ser adaptadas às necessidades de cada caso específico. Alguns utilizadores podem estar mais interessados em controlar as pragas, enquanto outros podem preferir informações mais aprofundadas sobre o solo. 

8) Otimização da irrigação

Em média, cerca de 70% de toda a água consumida no mundo é destinada à agricultura. E desses 70%, uns impressionantes 40% são perdidos devido à má gestão da água. 

Os agricultores podem otimizar os sistemas de rega através da análise de dados visuais para determinar os níveis de humidade no solo, garantindo uma utilização eficiente da água. 

Além disso, a automatização da deteção de fugas ajuda muito a detetar áreas com consumo excessivo de água.

9) Conservação da biodiversidade

No fim de contas, sem natureza não há agricultura. Graças à monitorização, a visão da IA pode ajudar a preservar a biodiversidade, analisando o impacto das práticas agrícolas nos ecossistemas circundantes.

10) Desenvolvimento rural

Por último, mas não menos importante, constrói o futuro. O desenvolvimento das tecnologias de IA na agricultura contribui para o desenvolvimento de competências nas zonas rurais, promovendo o crescimento económico e a sustentabilidade. 

Com o tempo, isto pode conduzir a comunidades rurais mais fortes, que atualmente estão a perder população à escala global. Segundo a FWD, 77% dos condados rurais dos EUA têm menos pessoas em idade ativa (entre os 15 e os 64 anos) do que há 20 anos.

Em conclusão: um futuro brilhante à nossa frente

A população mundial está a aumentar e estima-se que atinjamos a marca dos 9 mil milhões em 2030 (ou mesmo antes). Novos desafios exigem novas soluções e a tecnologia desempenha um papel fundamental. 

De acordo com a Forbes, prevê-se que as despesas globais com a agricultura inteligente - incluindo a IA e a aprendizagem automática - tripliquem até 2025, atingindo 15,3 mil milhões de dólares.  

Ao tirar partido da visão da IA, a agricultura pode beneficiar de uma maior eficiência, de um menor impacto ambiental e de uma maior sustentabilidade global.

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