A Inteligência Artificial na agricultura - Syngenta Digital
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A Inteligência Artificial na agricultura

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A Inteligência Artificial na agricultura é um tema de grande relevância em meio à onda de avanços tecnológicos que estão levando mais eficiência ao campo. No agro, a IA tem sido incorporada a operações agrícolas para manipular dados, gerar estimativas ou até realizar […]

por Syngenta Digital
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sinal tecnologico no campo

A Inteligência Artificial na agricultura é um tema de grande relevância em meio à onda de avanços tecnológicos que estão levando mais eficiência ao campo. No agro, a IA tem sido incorporada a operações agrícolas para manipular dados, gerar estimativas ou até realizar reconhecimentos por imagem.  

O que é Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial (IA) é uma área ampla, que não se resume à agricultura 4.0. Para explicar o conceito, o Cientista de Dados da Syngenta Digital Marcelo Borghetti recorre ao exemplo dos carros autônomos que, segundo ele, precisam percorrer estradas diferentes com pouca interação com o ser humano ou outros sistemas, além de lidar com a variabilidade dos ambientes. Portanto, a autonomia e a capacidade de lidar com variáveis são características desses sistemas inteligentes. 

Inteligência Artificial e agricultura

Esses atributos — autonomia, aprendizado, variabilidade — fazem da IA uma grande aliada do produtor rural, que precisa lidar com uma grande quantidade de dados de extrema complexidade todos os dias. De acordo com Borghetti, “a IA e o Machine Learning conseguem filtrar esses dados e estabelecer relações que são relevantes”, apresentando a melhor conclusão para o grower.  

Segundo Borghetti, os dados podem ainda alimentar uma ferramenta de automatização. Assim, o produtor pode acessar e analisar informações de forma integrada, o que contribui com seu processo decisório.

Visão computacional e robótica no agro

Maquina no campo de trigo

O Cientista de Dados aponta ainda para o diálogo da inteligência artificial na agricultura com áreas como a visão computacional e a robótica que resulta, por exemplo, na utilização de drones — veículos autônomos não tripulados — em uma fazenda.  

Borghetti explica que a interface com o Deep Learning tem permitido “resultados excepcionais em reconhecimento de imagens e despertado o interesse também dos produtores no sentido de que pode ser utilizado para resolver alguns problemas, como identificação de doenças ou contagem de plantas. 

Assista ao Papo com Especialista aqui.

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