A integração entre internet das coisas (IoT), inteligência artificial (IA) e análise de dados, dentro do conceito de Agricultura 4.0, proporciona ao agronegócio brasileiro maior controle sobre as operações, com retornos em produtividade e sustentabilidade. Diante da previsão de aumento da produção global de alimentos em 70% até 2050, segundo a FAO, e da pressão por processos mais sustentáveis, o uso de tecnologias digitais no campo tem orientado decisões mais precisas, reduzido desperdícios e ampliado o aproveitamento de recursos naturais.
Dados levantados pela Softtek indicam que a Agricultura 4.0 reduz o uso de fertilizantes em até 25% e o consumo de água por hectare em cerca de 20%. O vice-presidente de negócios e tecnologia da Softtek Brasil, Marcos Brum, explica que os resultados são possíveis uma vez que as ferramentas tecnológicas permitem “transformar grandes volumes de informação em inteligência operacional, aumentando previsibilidade e eficiência nas cadeias produtivas”.
IoT e dados impulsionam a Agricultura 4.0
Sensores conectados, plataformas em nuvem e algoritmos de IA permitem monitorar, em tempo real, variáveis como clima, solo e desenvolvimento das culturas. Essas informações, atualizadas em tempo real, auxiliam na gestão da operação por meio de uma visão operacional mais detalhada. Dessa forma, os gestores conseguem identificar problemas e ajustar a operação com mais rapidez, efetuar correções e promover melhorias para tornar a organização mais competitiva.
Entre as principais tecnologias está a IoT, que se destaca por proporcionar precisão no monitoramento, otimizar recursos, embasar tomadas de decisão e aumentar a produtividade.
Na prática, a aplicação pode se traduzir no monitoramento de culturas, que utiliza sensores e drones para acompanhar condições do solo e do ambiente para avaliar o desenvolvimento das plantações e determinar ajustes necessários no manejo. Neste ponto, as informações oriundas do monitoramento evitam o desperdício na irrigação e na gestão nutricional.
O rastreamento de máquinas e equipamentos também ajuda a melhorar a logística e a viabilizar a manutenção preventiva dos ativos, já que a análise de padrões antecipa falhas. Por sua vez, o controle fitossanitário conta com a ajuda da IoT na detecção de pragas quando ainda estão em estágio inicial. Com a combinação da tecnologia com o aprendizado de máquina, o agricultor consegue reduzir a dependência de agroquímicos no cultivo, reduzindo também os impactos ambientais.
De acordo com o It Forum, esse movimento já é uma realidade no campo brasileiro, com 84% dos produtores rurais utilizando algum tipo de tecnologia digital. O número pode ser ainda mais expressivo nos próximos anos, dado o crescimento anual de 15% nos investimentos em tecnologias digitais no agro.
Aplicações da IA
Assim como a IoT, a IA também avança no agro em aplicações que vão desde o monitoramento de culturas até a rastreabilidade da cadeia. A tecnologia é fundamental no processamento dos grandes volumes de dados coletados por sensores e sistemas conectados, que servem para prever cenários e recomendar ações com maior precisão. A escola de negócios agro, Agroadvance, estima que a ferramenta tem o potencial de aumentar a produtividade em até 67%.
No Brasil, a IA acumula exemplos de aplicações entre grandes organizações, como Bayer, John Deere, B3 e Ambev.
- Bayer: a plataforma de agricultura digital da Bayer, Climate FieldView, fornece, ao produtor, recomendações personalizadas para cada talhão (divisão de uma fazenda em áreas menores) com base nos dados coletados em cada área.
- John Deere: a fabricante de maquinário agrícola oferece ao Brasil tratores autônomos e sistemas de pulverização inteligente.
- B3: a bolsa de valores do Brasil utiliza a IA para prever tendências mercadológicas de commodities agrícolas.
- Ambev: no âmbito da logística, a fabricante de bebidas utiliza a tecnologia para prever a demanda dos produtos e designar as melhores rotas de distribuição.
Agricultura de precisão
A combinação entre IoT, IA e análise de dados sustenta o avanço da agricultura de precisão, modelo baseado na personalização das práticas agrícolas. Nesse sistema, cada área da lavoura pode receber tratamento específico, de acordo com suas características. Com isso, variáveis como irrigação, fertilização e controle de pragas deixam de ser aplicadas de forma uniforme e passam a ser ajustadas com base em dados específicos.
O resultado, para além de uma produção mais eficiente, com menor desperdício de recursos e maior retorno econômico, aponta para um novo paradigma em que produtividade e sustentabilidade são complementares.
