Agricultura de precisão avança com IA e análise de dados

O uso de estatística e inteligência artificial para transformar o grande volume de informações geradas no campo em decisões mais precisas foi o foco do painel "Análise de Dados na Agricultura de Precisão: Modelagem Estatística e Aprendizado de Máquinas", realizado nesta quarta-feira (15/7), durante o terceiro dia do 11º Congresso Brasileiro de Agricultura de Precisão e Digital (ConBAP) e da 17ª International Conference on Precision Agriculture (ICPA), no Centro de Eventos da PUCRS, em Porto Alegre.

O debate reuniu os pesquisadores argentinos Mariano Córdoba e Pablo Paccioretti, da Universidad Nacional de Córdoba, especialistas em agricultura de precisão, estatística espacial e análise de dados aplicada à produção agrícola. Durante a apresentação, Mariano Córdoba afirmou que a agricultura de precisão gera um volume cada vez maior de informações, mas destacou que apenas coletar dados não basta. Segundo ele, é preciso organizar, tratar e analisar essas informações para transformá-las em conhecimento capaz de orientar a tomada de decisões nas propriedades rurais.

O pesquisador explicou que esse trabalho permite tanto compreender as causas da variabilidade das lavouras quanto realizar previsões sobre o comportamento da produção em diferentes cenários. Córdoba também destacou que estatística e aprendizado de máquinas (machine learning) desempenham funções complementares nesse processo. "Enquanto a estatística busca compreender as relações de causa e efeito presentes nos dados, o aprendizado de máquinas identifica padrões para produzir previsões", destacou.

O pesquisador ressaltou ainda que a confiabilidade dos resultados depende da qualidade dos dados, da validação dos modelos e do reconhecimento das limitações das análises, fatores considerados essenciais para o uso seguro dessas ferramentas na agricultura de precisão.

Zonas de manejo

Já a definição de zonas de manejo precisa evoluir para acompanhar a crescente disponibilidade de dados na agricultura de precisão. A avaliação foi apresentada pelo pesquisador Pablo Paccioretti. Segundo ele, embora a delimitação dessas áreas seja utilizada há mais de duas décadas, a metodologia de construção e, principalmente, de validação ainda pode ser aperfeiçoada.

Paccioretti destacou que a criação de zonas de manejo deve ser baseada na integração de diferentes conjuntos de informações, como mapas de produtividade, dados topográficos e outras variáveis espaciais. "A validação é uma etapa indispensável para confirmar se a divisão proposta representa, de fato, as diferenças existentes na lavoura", afirmou.

Para o pesquisador, as zonas não devem ser consideradas permanentes, mas adaptadas às mudanças observadas ao longo dos ciclos produtivos, conceito que definiu como "zoneamento dinâmico". Durante a apresentação, Paccioretti explicou que esse modelo busca manter a consistência das zonas de manejo mesmo com a atualização constante das bases de dados. "O processo envolve a seleção das informações mais relevantes, a interpolação dos dados e sua transformação em variáveis espaciais capazes de representar a variabilidade da área", destacou.

O tema Irrigação de Precisão foi o centro da segunda palestra, ministrada pelo professor da Universidade da Georgia (EUA), George Vellidis. Ele relatou que a Geórgia enfrenta estresses hídricos em diferentes culturas.

Vellidis disse que a UGA recebeu aportes para investimento em pesquisa para aprimorar os sistemas de irrigação. “O resultado já verificado em propriedades acompanhadas pelo meu grupo de pesquisa e desenvolvimento de tecnologias foi de economia de água e aumento da produtividade.”

O professor relatou que as pesquisas se iniciaram com propriedades cujos pivôs de irrigação seguiam um ritmo e volume de água constantes na aplicação. "Os agricultores faziam um mapa das áreas plantadas de forma estática. Conseguiam prever locais para aplicar ou desligar ejetores. O que faltava era levar em consideração a fisiologia das plantas", detalhou. Incluindo esta variável, a tecnologia aplicada, que pode ser controlada pelo celular, tem seus índices alterados, resultando em um maior ou menor uso de água sobre determinada área, desligando ejetores e até alterando a velocidade do pivô.

Hoje, na Geórgia há 27 mil pivôs de irrigação, e no mundo, esse número chega perto de um milhão. Vellidis, afirma ser um desafio futuro criar sistemas que integrem os sensores aos ejetores de forma mais precisa, individualmente.