O que acontece quando um especialista em robótica e um fazendeiro de sexta geração decidem abrir uma empresa juntos? Eles passam a maior parte do tempo lidando com um problema iminente: a mudança climática.

Em 2020, Gilwoo Lee, o especialista em robótica, e Casey Call, o agricultor, fundaram a Zordi, uma plataforma agrícola que combina IA e robótica com o cultivo em estufas. Recém-formado pela Universidade de Washington, Lee estava preso em casa durante os incêndios florestais. “Esse foi um sinal muito forte de que a mudança climática estava acontecendo. Eu já estava empenhado em abrir minha própria empresa com algo em que minha robótica e IA pudessem fazer uma grande diferença em termos de impacto”, disse Lee.

Call, que é o principal produtor e agrônomo da Zordi, diz que viu o impacto da sustentabilidade nos 12.000 acres de terras agrícolas de sua família no oeste de Nova York, onde cultivam ervilhas, feijões, milho, cenouras, soja e batatas. “Durante toda a minha vida, fui extremamente convincente de que a agricultura precisa se tornar mais eficiente”, disse Call.

A Zordi, uma startup agrícola apoiada pela Khosla Ventures que acaba de sair do modo furtivo, aproveita a robótica, a IA e a sabedoria agrícola convencional para cultivar morangos em estufas no Nordeste. Sob supervisão humana, os robôs fazem tudo, desde o plantio até a colheita de uma variedade exclusiva de morangos importados do Japão e da Coreia. A empresa usa IA e aprendizado de máquina para monitorar o processo de cultivo e controlar o ambiente dentro das estufas. Eles também usam robôs para colher as frutas maduras.

Lee diz que morangos de qualidade são complicados de cultivar, portanto o mercado é relativamente lucrativo. Ela também disse que escolheu os morangos porque eles exigem climas específicos para o cultivo e porque são delicados quando são colhidos.

“Se formos capazes de fazer isso e realmente conseguirmos entregá-los com sucesso nas lojas, estaremos bastante confiantes de que é possível estender as ferramentas de colheita a outras culturas”, disse Lee. “Acho que a agricultura de ambiente controlado ou estufas, para nós, é uma maneira muito boa de alimentar o mundo com produtos frescos locais cultivados de forma sustentável, e essa era a missão que eu queria ver acontecer”, continuou ela.

Aplicações de IA na agricultura sustentável

Embora a maioria das pessoas não pense imediatamente em inteligência artificial e aprendizado de máquina quando pensa em agricultura sustentável, o setor está repleto de tecnologia avançada graças à necessidade de entender grandes quantidades de informações sobre tudo, desde o microclima até o pH do solo.

“Durante toda a minha vida, fui extremamente convincente de que a agricultura precisa se tornar mais eficiente”

“Muitos agricultores têm painéis de controle para todos os tipos de informações que obtêm de satélites, do clima e dos sensores”, diz Vonnie Estes, vice-presidente de inovação da International Fresh Produce Association (IFPA), ressaltando que o grande volume de informações não é padronizado em toda a agricultura. “Se você nos dissesse há 30 anos que é disso que estaríamos reclamando, seria loucura”, disse ela. “Esse é um problema interessante no qual nos encontramos e, portanto, essa é uma área na qual acredito que a IA terá um grande impacto.”

Não há dúvida de que as margens de lucro começaram a diminuir para os agricultores de todo o país graças à inflação, às mudanças climáticas, ao aumento dos custos de produção e de mão de obra e muito mais. Como resultado, os agricultores estão recorrendo a tecnologias avançadas, como IA e aprendizado de máquina (ML), para encontrar maneiras de melhorar os rendimentos e se tornar mais sustentáveis durante todo o ciclo de vida da cultura. Este diz que, até o advento da IA, analisar e usar esses dados era quase impossível.

“Todos foram afetados pela IA”, disse ela. “Acho que, do ponto de vista da inteligência climática, vamos ter mais ferramentas que ajudarão os agricultores a tomar decisões melhores para usar coisas – como água, pesticidas e outros produtos – somente quando for necessário.”

O aumento da tecnologia na agricultura

Cerca de 900 milhões de acres nos Estados Unidos são usados para agricultura, de acordo com os números mais recentes do Departamento de Agricultura dos EUA. Isso representa mais da metade do território continental dos Estados Unidos. Em 2021, 87% das empresas agrícolas dos EUA estavam usando alguma forma de IA para gerenciar suas fazendas. Esse número está aumentando.

A integração da inteligência artificial e do aprendizado de máquina na agricultura tem uma história relativamente curta. O advento da tecnologia de computação na década de 1960 deu aos agricultores novas ferramentas para processar conjuntos de dados agrícolas maiores. No final dos anos 80 e início dos anos 90, começou a surgir uma prática conhecida como agricultura de precisão. Essa técnica buscava otimizar as colheitas em nível de campo, e ferramentas como GPS e sistemas de monitoramento de campo foram introduzidas.

À medida que os agricultores reuniam mais informações sobre suas colheitas, rendimentos e variações no tempo e no clima, as tecnologias de captura de dados continuaram a avançar, especialmente com o aprimoramento da tecnologia de celulares. Na década de 2010, os drones agrícolas (UAVs) entraram na moda e coletaram informações ainda mais precisas sobre as plantações e o gado em tempo real. O advento da computação em nuvem e do big data acelerou ainda mais a adoção de tecnologia avançada no setor. Com o acréscimo do aprendizado de máquina e da IA, os agricultores agora podem obter análises preditivas para tudo, desde o rendimento das culturas e a detecção de doenças até os tempos de plantio e colheita.

“Quando falamos dessa tecnologia, ela pode ser tão ampla quanto a ciência da computação em geral, ou pode ser um preditor muito específico, ou pode ser orientada por dados. Tomada de decisão sob incerteza, ou pode ser modelos de linguagem grandes, ou pode ser aprendizagem profunda”, disse Ilias Tagkopoulos, diretor do AI Institute for Food Systems (AIFS) da Universidade da Califórnia, em Davis. “A produção agrícola está usando tecnologias que agora incorporam tecnologias de IA. Por exemplo, drones ou tratores, administração de ervas daninhas ou pesticidas e gerenciamento de culturas.”

Ao mesmo tempo, a agricultura é um emissor climático relativamente grande, embora fique bem atrás de emissores mais significativos, como o transporte nos EUA, de acordo com os dados mais recentes da Agência de Proteção Ambiental. A agricultura é responsável por cerca de um décimo dos gases de efeito estufa nos EUA. À medida que a mudança climática se instala e os agricultores percebem os impactos diretos sobre o rendimento de suas colheitas, eles estão cada vez mais procurando maneiras de garantir que seus métodos sejam sustentáveis e mais favoráveis ao clima. Os especialistas dizem que a IA e o AM podem ajudá-los a atingir esse objetivo.

O futuro é mais pessoas e menos alimentos
A população global está explodindo. As estimativas indicam que haverá mais de 9 bilhões de pessoas no planeta até 2050. Esse crescimento populacional inevitavelmente exigirá muito da produção de alimentos, com uma demanda projetada para saltar de 35% para 50% até lá.

Ranveer Chandra é o diretor administrativo de pesquisa do setor, CTO de agroalimentos da Microsoft e uma das principais pessoas por trás de dois dos projetos de IA e agricultura da Microsoft: Projeto FarmBeats e FarmVibes. Ele diz que o uso de IA e ML na agricultura ajudará a atender às necessidades da crescente população global de forma sustentável.

“[A IA] não é uma solução, mas é um facilitador muito poderoso”, disse Chandra, observando que os agricultores tendem a tomar decisões agrícolas com base em suposições e conhecimento histórico. “A visão que temos é substituir a adivinhação por dados e IA. E não se trata de substituir um agricultor, mas de aumentar o conhecimento do agricultor com dados”, disse ele.

“[A IA] não é uma solução, mas é um facilitador muito poderoso.”

Chandra aponta para fatores como a população global, a seca, o esgotamento do solo e as mudanças climáticas, que exercem uma pressão cada vez maior sobre os agricultores. “A IA precisa desempenhar um papel fundamental na solução de algumas das maiores lacunas relacionadas à alimentação sustentável do mundo”, disse ele. “Diante de todos esses desafios, é preciso cultivar alimentos melhores e sem prejudicar o planeta. E, para isso, é preciso tomar decisões boas e mais inteligentes. A inteligência artificial pode realmente ajudar você a fazer isso.”

Algumas dessas decisões se resumem a quando e como aplicar com precisão tudo, desde água até pesticidas, em nível de planta individual.

A John Deere é um participante importante nesse espaço com sua tecnologia “See & Spray”, que utiliza visão de máquina, câmeras e sensores para aplicar com precisão a quantidade exata de material em cada planta. Jorge Heraud é o vice-presidente de automação e autonomia da John Deere e CEO de uma empresa que a Deere comprou em 2017, chamada Blue River Technology. Heraud e sua equipe desenvolveram a tecnologia See & Spray, que, segundo ele, ajudará os agricultores a cultivar mais alimentos sem pulverizar demais ou desperdiçar água ou fertilizantes.

Normalmente, os agricultores pulverizam um campo inteiro com água ou herbicidas. O sistema criado por Heraud usa um pulverizador montado em uma lança de 120 pés ao lado de câmeras e computadores “muito rápidos” que coletam imagens em tempo real das plantas diretamente na frente do pulverizador. O sistema pode determinar a diferença entre uma erva daninha e uma planta cultivada e pulverizar somente a erva daninha.

“Nós pulverizamos apenas cerca de um terço dos herbicidas que você pulverizaria, e isso é muito bom”, disse Heraud. “Você está colocando muito menos herbicidas no solo. Você está ajudando a rentabilidade do agricultor porque está produzindo mais com menos insumos e com menos herbicida, e até mesmo os consumidores se beneficiam do fato de que menos substâncias entram em nossa cadeia alimentar.”

Outra peça importante do quebra-cabeça da sustentabilidade é o desperdício de alimentos. Chandra, da Microsoft, diz que desperdiçamos cerca de 30% dos alimentos que cultivamos devido a tudo, desde o excesso de maturação até os danos às colheitas. Este diz que ter mais dados sobre o teor de açúcar à medida que um vegetal ou fruta cresce pode ajudar os agricultores a determinar quando colhê-lo para que itens como água, pesticidas e outros materiais não sejam desperdiçados.

Até mesmo os pequenos agricultores estão aderindo ao boom da IA
Embora a adoção mais ampla da IA e do ML tenha significado grandes oportunidades de negócios para grandes empresas como a Microsoft e a John Deere, ela também desempenhou um papel significativo para pequenos agricultores orgânicos. Andrew Carter, cofundador e CEO da Smallhold, uma produtora de cogumelos orgânicos de ambiente controlado com unidades em Nova York, Texas e Los Angeles, é um exemplo disso. Como diz Carter, os cogumelos são complicados porque exigem uma combinação especial de alta umidade, fluxo de ar e baixa temperatura para crescer. Esses fatores tendem a trabalhar uns contra os outros.

“Quando se deseja fazer tudo em uma única sala e não desperdiçar muita água e energia, como resfriamento e ventilação, isso se torna extremamente complicado e passa a ser um problema de computador em vez de um problema humano”, disse Carter.

A Smallhold desenvolveu um sistema de computador e hardware que captura e comunica todas as informações em salas de cultivo individuais e executa “receitas” especializadas para cada sala com base no tipo de cogumelo que está sendo cultivado ali. “Podemos fazer análises de todos os dados que recebemos e, em seguida, passá-los pelo nosso sistema ERP, que basicamente compreende o volume que temos, o volume que vamos precisar, o aspecto das vendas e, por sua vez, nos permite controlar as câmaras de diferentes maneiras para garantir que o cogumelo possa ser colhido no momento certo.”

Riscos da IA

Embora os defensores sejam rápidos em falar sobre os aspectos positivos da IA e da agricultura sustentável, há algumas possíveis desvantagens e riscos relacionados à tecnologia.

“A agricultura requer muitas informações específicas – sobre a fazenda, o que foi feito no pedaço de terra e o que funciona melhor onde”, disse Chandra. “Consequentemente, a aplicação de IA sem supervisão humana pode levar a resultados inesperados.” Ele disse que a Microsoft não vê a IA como um substituto para o agricultor, mas como uma ferramenta para aumentar seu conhecimento.

Há também a questão das ameaças à segurança, observa Chandra. “As operações agrícolas são um negócio que não foi exposto a muitos desses tipos de tecnologias. Portanto, os agricultores precisariam de ferramentas de segurança e conscientização adequadas ao usar a IA.”

Os pesquisadores têm alertado que entregar a agricultura à IA pode representar alguns riscos significativos. Eles apontam que os hackers poderiam envenenar conjuntos de dados ou desligar pulverizadores, drones autônomos e colheitadeiras robóticas e causar estragos na cadeia de suprimento de alimentos.

As preocupações com a mão de obra e a desigualdade também são um problema. O trabalho agrícola depende da mão de obra migrante, e um estudo recente sugere que a maior parte da mão de obra agrícola se tornará trabalho de colarinho branco à medida que a transição da IA se consolidar. Em vez de colher os produtos, os trabalhadores supervisionarão as máquinas que fazem o trabalho. Embora os fundadores da Zordi digam que, de forma anedótica, muitos dos trabalhadores com os quais trabalham em suas estufas tenham recebido bem a mudança de tecnologia avançada, há, como os pesquisadores apontaram, um risco de que a tecnologia amplie as lacunas entre a mão de obra qualificada e a não qualificada, o que poderia levar a uma disparidade de renda ainda maior na agricultura.

Há também a questão da conectividade. Para que a IA e o AM funcionem na agricultura, as áreas rurais precisam de banda larga. De acordo com um relatório de 2021 do Pew Research Center, a exclusão digital entre as comunidades rurais e urbanas continua sendo um fator. O governo Biden fez um esforço para fechar essa lacuna graças à lei de infraestrutura introduzida em 2021, mas a construção levará tempo.

“As operações agrícolas são um negócio que não foi exposto a muitos desses tipos de tecnologias”

Quando essa conectividade estiver implantada, há também a questão da propriedade dos dados. As empresas maiores provavelmente se beneficiarão mais com a implementação de IA e ML na agricultura, pois isso lhes dará mais acesso a dados monetizáveis. Neste momento, como a IA, o ML e a robótica ainda estão muito avançados, o custo de implementação dessas ferramentas é muito alto e está fora do alcance financeiro da maioria dos agricultores, de acordo com Estes, da IFPA, embora ela observe que até mesmo os pequenos agricultores se beneficiam disso. “Uma maneira de ver isso”, disse ela, “é que eles estão obtendo o resultado disso mesmo que não estejam usando IA em suas fazendas”.

A agricultura inteligente está aqui

Além de cogumelos e morangos exclusivos, a IA também está causando um impacto maior na agricultura dos países em desenvolvimento.

Jawoo Koo foi cofundador da plataforma do CGIAR para big data na agricultura. O CGIAR é uma parceria de pesquisa global focada na segurança alimentar durante a crise climática. Ele também é pesquisador sênior do International Food Policy Research Institute.

“Para tornar essa tecnologia realmente impactante para os pequenos agricultores, os agricultores de grande escala precisam, na verdade, fazer vários tipos diferentes de testes no ambiente”, disse Koo. “Geralmente é um processo demorado, mas agora temos uma maneira melhor de fazer isso.” Ele fez referência ao projeto 1000farms no qual está trabalhando.

“Esses dados estão se tornando um tipo de modelagem preditiva para manter uma estimativa melhor do potencial de produtividade de novas sementes e também para direcionar esses microambientes. Não se trata apenas de um país inteiro ou de uma grande área, você pode identificar com precisão, ou quando um agricultor pede informações.”

Como a agricultura enfrenta desafios crescentes decorrentes das mudanças climáticas, da redução de recursos e do aumento da demanda global por alimentos, a IA e o AM podem oferecer ferramentas poderosas para os agricultores se adaptarem. Participantes proeminentes como a John Deere e a Microsoft, juntamente com pequenos agricultores e startups, estão expandindo a fronteira da agricultura inteligente. Embora não seja provável que a IA substitua o agricultor, ela continuará a aumentar significativamente a tomada de decisões no esforço de levar a agricultura a um futuro mais sustentável, eficiente e favorável ao clima.

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