{"id":2321,"date":"2022-11-16T18:41:17","date_gmt":"2022-11-16T21:41:17","guid":{"rendered":"https:\/\/pixforce.ai\/?p=2321"},"modified":"2023-09-02T20:33:46","modified_gmt":"2023-09-02T23:33:46","slug":"inteligencia-artificial-agricultura","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pixforce.com\/pt-br\/inteligencia-artificial-agricultura\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia artificial na agricultura: quais as principais aplica\u00e7\u00f5es"},"content":{"rendered":"<p>A agricultura \u00e9 considerada um dos principais fatores para o crescimento da economia e fonte de emprego nos pa\u00edses em desenvolvimento como o Brasil. O setor agr\u00edcola contribui com 27,4% do PIB nacional, mostrando a sua import\u00e2ncia e for\u00e7a comercial. Agora, com a <strong>intelig\u00eancia artificial na agricultura<\/strong> as possibilidades de crescimento s\u00e3o ainda maiores.<\/p>\n<p>As atividades agr\u00edcolas s\u00e3o amplamente categorizadas em tr\u00eas \u00e1reas principais: pr\u00e9-colheita, colheita e p\u00f3s-colheita. Dentro dessas categorias, o uso de <a href=\"https:\/\/pixforce.com\/exemplos-machine-learning\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>aprendizado de m\u00e1quina<\/strong><\/a> pode melhorar os ganhos de produtividade na agricultura.<\/p>\n<p>O aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 a tecnologia atual que est\u00e1 beneficiando os agricultores na minimiza\u00e7\u00e3o das perdas na agricultura, fornecendo recomenda\u00e7\u00f5es e insights ricos sobre as respectivas colheitas e culturas.<\/p>\n<p>A tecnologia pode ajudar os agricultores na tomada de melhores decis\u00f5es e aliviar os problemas relacionados \u00e0 agricultura. Tecnologias como Blockchain, <a href=\"https:\/\/pixforce.com\/como-funciona-a-internet-das-coisas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Internet das Coisas<\/strong><\/a> (Internet of Things), Machine Learning, aprendizado profundo com Intelig\u00eancia Artificial, computa\u00e7\u00e3o em nuvem e computa\u00e7\u00e3o de borda podem ser utilizadas \u200b\u200bpara obter informa\u00e7\u00f5es e process\u00e1-las.<\/p>\n<p>Aplica\u00e7\u00f5es de vis\u00e3o computacional, aprendizado de m\u00e1quina e IoT ajudar\u00e3o a aumentar a produ\u00e7\u00e3o, melhorar a qualidade e, finalmente, aumentar a lucratividade dos agricultores e dom\u00ednios associados. A precis\u00e3o de dados no campo da agricultura \u00e9 muito importante para melhorar o rendimento geral da colheita.<\/p>\n<p>Vamos descobrir como a agricultura pode ser beneficiada com a tecnologia de <a href=\"https:\/\/pixforce.com\/o-que-e-machine-learning-conheca-essa-tecnologia-revolucionaria\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Machine Learning<\/a> abaixo, com algumas possibilidades.<\/p>\n<p><strong>LEIA TAMB\u00c9M:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/pixforce.com\/o-que-e-o-sensoriamento-remoto-e-qual-a-sua-importancia-na-agricultura\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>O que \u00e9 sensoriamento remoto<\/strong><\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/pixforce.com\/tecnologia-agricola-a-importancia-e-principais-inovacoes\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Tecnologia agr\u00edcola<\/strong><\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h2>Intelig\u00eancia artificial na agricultura: Detec\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as de plantas e culturas<\/h2>\n<p>At\u00e9 2050, o rendimento das culturas agr\u00edcolas humanas precisar\u00e1 aumentar em cerca de 70% para suprir a necessidade do tamanho esperado da popula\u00e7\u00e3o. As doen\u00e7as das planta\u00e7\u00f5es atualmente reduzem o rendimento das seis culturas alimentares mais importantes em 42%, e algumas fazendas s\u00e3o totalmente exterminadas anualmente. Sendo assim, torna-se de extrema import\u00e2ncia encontrar m\u00e9todos aproveitando a tecnologia para a detec\u00e7\u00e3o precisa de doen\u00e7as nas culturas.<\/p>\n<p>\u00c9 aqui que as t\u00e9cnicas de Machine Learning podem ajudar. Algoritmos de aprendizado profundo podem ser treinados em imagens de culturas e plantas com boa precis\u00e3o para a detec\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as que estejam afetando culturas e prejudicando a produtividade.<\/p>\n<p>Uma das tecnologias mais utilizadas atualmente para a obten\u00e7\u00e3o destas imagens s\u00e3o os Ve\u00edculos A\u00e9reos N\u00e3o Tripulados (UAVs) combinados com sistemas de back-end de grande escala envolvendo modelos de aprendizado de m\u00e1quina para detectar doen\u00e7as de culturas. Com o intuito de enfrentar o desafio associado \u00e0 coleta de dados, t\u00e9cnicas de modelagem como as Redes Advers\u00e1rias Generativas (GANs) podem ser usadas na gera\u00e7\u00e3o de dados sint\u00e9ticos usando as imagens das doen\u00e7as que afetam as colheitas.<\/p>\n<p>Um dos outros desafios para o treinamento de modelos com alta precis\u00e3o \u00e9 o desequil\u00edbrio de classe nos dados coletados.<\/p>\n<p>\u00c9 aqui que o DC-GAN (Deep Convolutional GAN, em ingl\u00eas) desempenha um papel fundamental para aliviar o problema de desequil\u00edbrio de classe gerando imagens sint\u00e9ticas. Um modelo de rede neural convolucional profunda (CNN) poderia ent\u00e3o ser treinado para classificar e detectar doen\u00e7as de culturas\/plantas.<\/p>\n<p>O modelo CNN pode ser treinado para identificar doen\u00e7as que marcaram presen\u00e7a f\u00edsica na folha e\/ou caule da cultura e detectar quais s\u00e3o as pragas espec\u00edficas que fazem isso.<\/p>\n<p>\u00c9 importante lembrar-se que as redes advers\u00e1rias generativas s\u00e3o pares de redes neurais que s\u00e3o divididas em duas fun\u00e7\u00f5es: <strong>geradora e discriminadora.<\/strong> O gerador aprende a desenvolver imagens sint\u00e9ticas de alguma classe, enquanto o discriminador aprende a discernir entre imagens reais e sint\u00e9ticas. Os modelos treinam uns aos outros para melhorar os resultados.<\/p>\n<h2>Previs\u00e3o de rendimento de colheita com intelig\u00eancia artificial?<\/h2>\n<p>\u00c9 poss\u00edvel prever o rendimento da colheita com precis\u00e3o por meio da intelig\u00eancia artificial. Isso ajudar\u00e1 os agricultores a saber quando devem come\u00e7ar a colher para que possam maximizar seus lucros, vendendo seus insumos a um pre\u00e7o adequado.<\/p>\n<p>A previs\u00e3o do rendimento das culturas \u00e9 sobre a previs\u00e3o do rendimento esperado das culturas agr\u00edcolas em um determinado per\u00edodo, e essa previs\u00e3o do rendimento das culturas \u00e9 extremamente desafiadora devido \u00e0 sua depend\u00eancia de m\u00faltiplos fatores, como gen\u00f3tipo da cultura, fatores ambientais, pr\u00e1ticas de manejo e suas intera\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<p>Os modelos de aprendizado de m\u00e1quina s\u00e3o constru\u00eddos para prever o rendimento das culturas, levando em considera\u00e7\u00e3o diferentes fatores que o afetam, como dados clim\u00e1ticos (temperatura, precipita\u00e7\u00e3o), sensores de umidade do solo, imagens de astronomia etc, prevendo valores precisos de rendimento para um campo agr\u00edcola antes da colheita.<\/p>\n<p>Essas t\u00e9cnicas podem ser usadas pelos agricultores diariamente com alta precis\u00e3o, o que lhes permite tomar decis\u00f5es sobre quando colher as colheitas, quanto um pesticida precisa ser aplicado e quais ser\u00e3o os fertilizantes a serem usados. Modelos de Machine Learning podem ser usados \u200b\u200bpara prever a produ\u00e7\u00e3o agr\u00edcola em larga escala com uma estimativa precisa do rendimento.<\/p>\n<p>Isso ajudar\u00e1 os agricultores a decidir sobre os padr\u00f5es de cultivo e o manejo das culturas, levando a melhores rendimentos durante a \u00e9poca de colheita. Algoritmos como regress\u00e3o multilinear, regress\u00e3o Lasso, LightGBM, floresta aleat\u00f3ria, XGBoost e redes neurais profundas (CNN, LSTM) t\u00eam sido usadas para previs\u00f5es de rendimento de culturas na agropecu\u00e1ria.<\/p>\n<h2>Identifica\u00e7\u00e3o de estresse h\u00eddrico em planta\u00e7\u00f5es<\/h2>\n<p>O estresse h\u00eddrico em uma planta pode ocorrer devido \u00e0 disponibilidade limitada de \u00e1gua para as ra\u00edzes\/solo ou devido ao aumento da transpira\u00e7\u00e3o. Esses fatores afetam adversamente a fisiologia da planta e a capacidade fotossint\u00e9tica na medida em que demonstrou ter efeitos inibit\u00f3rios tanto no crescimento quanto no rendimento.<\/p>\n<p>A identifica\u00e7\u00e3o precoce do estado de estresse h\u00eddrico da planta permite que medidas corretivas adequadas sejam aplicadas para obter o rendimento esperado da cultura. \u00c9 necess\u00e1rio identificar o potencial estresse h\u00eddrico da planta durante os est\u00e1gios iniciais de crescimento para introduzir irriga\u00e7\u00e3o corretiva e aliviar o estresse.<\/p>\n<p>\u00c9 aqui que as t\u00e9cnicas de Machine Learning entram em cena: algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina podem ser usados na estima\u00e7\u00e3o do teor de \u00e1gua da folha, que \u00e9 ent\u00e3o usado para estimar o estresse h\u00eddrico nas plantas. O teor de \u00e1gua foliar (LWC) \u00e9 uma medida que pode ser usada para estimar o teor de \u00e1gua e identificar plantas estressadas. O LWC durante os est\u00e1gios iniciais de crescimento da cultura \u00e9 um importante indicador de produtividade e rendimento das plantas. Diferentes t\u00e9cnicas podem ser usadas para a coleta de dados.<\/p>\n<p>Eles incluem o uso de sensores ou UAVs. O uso de sensores pode, no entanto, ser muito caro. <strong>Os m\u00e9todos de classifica\u00e7\u00e3o e regress\u00e3o<\/strong> podem ser utilizados \u200b\u200bpara prever o valor de LWC. E <strong>modelos de classifica\u00e7\u00e3o<\/strong> podem ser usados \u200b\u200bpara classificar o estresse h\u00eddrico com base no LWC e em outros par\u00e2metros.<\/p>\n<h2>Mapeamento de culturas com intelig\u00eancia artificial<\/h2>\n<p>O mapeamento de tipos de culturas em n\u00edvel de campo \u00e9 fundamental para uma variedade de aplica\u00e7\u00f5es no monitoramento agr\u00edcola. O mapeamento do tipo de cultura na resolu\u00e7\u00e3o do campo \u00e9 um pr\u00e9-requisito para mapear o gerenciamento da fazenda e os resultados de rendimento em grande escala espacial.<\/p>\n<p>Essa tarefa \u00e9 ainda mais urgente em um momento em que as popula\u00e7\u00f5es em regi\u00f5es com inseguran\u00e7a alimentar continuam a aumentar e as mudan\u00e7as clim\u00e1ticas devem afetar negativamente a agricultura global.<\/p>\n<p>Tradicionalmente, as informa\u00e7\u00f5es sobre o tipo de cultura s\u00e3o obtidas a partir de pesquisas de campo e censos, mas tais pesquisas s\u00e3o caras e demoradas para serem conduzidas. \u00c9 aqui que as t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina s\u00e3o aplicadas nos dados de sat\u00e9lite para mapas de tipo de cultura. Algoritmos de classifica\u00e7\u00e3o como LDA, floresta aleat\u00f3ria podem ser usados \u200b\u200bpara classifica\u00e7\u00e3o e mapeamento de culturas.<\/p>\n<h2>Previs\u00e3o de sele\u00e7\u00e3o de culturas<\/h2>\n<p>O Machine Learning pode ser utilizado para ajudar os agricultores a selecionar a cultura com efici\u00eancia e maximizar o rendimento da cultura com custo m\u00ednimo. Os modelos de aprendizado de m\u00e1quina podem ser treinados para prever a sele\u00e7\u00e3o e o rendimento de culturas mais apropriadas para diferentes regi\u00f5es.<\/p>\n<p>Ser\u00e1 necess\u00e1rio selecionar diferentes tipos de culturas, identificar caracter\u00edsticas e, em seguida, treinar o modelo para classificar a sele\u00e7\u00e3o de culturas para diferentes regi\u00f5es. Algoritmos como SVM, floresta aleat\u00f3ria, regress\u00e3o log\u00edstica, redes neurais profundas etc, podem ser usados \u200b\u200bpara treinar tais modelos. Os recursos usados \u200b\u200bem tais modelos podem estar relacionados a par\u00e2metros clim\u00e1ticos (precipita\u00e7\u00e3o, temperatura etc.), fertilizantes usados, tipo de terreno, informa\u00e7\u00f5es relacionadas ao solo etc.<\/p>\n<h2>Detec\u00e7\u00e3o de irriga\u00e7\u00e3o<\/h2>\n<p>A detec\u00e7\u00e3o de irriga\u00e7\u00e3o \u00e9 fundamental para entender o uso da \u00e1gua e promover uma melhor gest\u00e3o da \u00e1gua. Esses dados potencialmente permitir\u00e3o o estudo do impacto da mudan\u00e7a clim\u00e1tica em fontes de \u00e1gua agr\u00edcolas, monitorar o uso de \u00e1gua, ajudar a detectar roubo de \u00e1gua e agricultura ilegal e informar sobre decis\u00f5es pol\u00edticas e regulamentos relacionados \u00e0 conformidade e gest\u00e3o da \u00e1gua.<\/p>\n<p>O Machine Learning, neste caso, pode ser usado para a detec\u00e7\u00e3o de irriga\u00e7\u00e3o. No entanto, este \u00e9 um problema complexo de resolver com a ajuda de t\u00e9cnicas de ML devido \u00e0 falta de dados curados e rotulados dispon\u00edveis centrados em sistemas de irriga\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p>\u00c9 aqui que os modelos pr\u00e9-treinados pode ajudar. Estes ser\u00e3o considerados como modelos de classifica\u00e7\u00e3o e o r\u00f3tulo alvo \u00e9 uma vari\u00e1vel bin\u00e1ria que indica se a terra na imagem \u00e9 permanentemente irrigada ou n\u00e3o. Modelos de redes CNN podem ser treinados para classificar a terra como irrigada ou n\u00e3o.<\/p>\n<h2>Previs\u00e3o do n\u00edvel da \u00e1gua subterr\u00e2nea<\/h2>\n<p>A \u00e1gua subterr\u00e2nea \u00e9 o maior armazenamento de recursos de \u00e1gua doce, que serve como o principal estoque para a maior parte do consumo humano atrav\u00e9s do abastecimento de \u00e1gua agr\u00edcola, industrial e dom\u00e9stico. As redes neurais profundas podem ser treinadas para prever os n\u00edveis de \u00e1gua subterr\u00e2nea. Os m\u00e9todos de aprendizado profundo s\u00e3o conhecidos por produzir resultados precisos mesmo com as informa\u00e7\u00f5es limitadas dispon\u00edveis neste caso, que s\u00e3o principalmente dados de sat\u00e9lite e par\u00e2metros hidrometeorol\u00f3gicos.<\/p>\n<p>Os aplicativos de aprendizado de m\u00e1quina s\u00e3o mais prevalentes na agricultura do que voc\u00ea imagina. O setor agr\u00edcola tem muitos dados, mas sem os modelos de aprendizado de m\u00e1quina para a melhor sele\u00e7\u00e3o de culturas e previs\u00e3o de rendimento, fica dif\u00edcil aproveitar o melhor potencial dos mesmos.<\/p>\n<p>E \u00e9 aqui onde a <strong>Pix Force<\/strong> pode ajudar a agropecu\u00e1ria oferecendo solu\u00e7\u00f5es por meio de nossos cases de sucesso e com o atendimento dos nossos especialistas.<\/p>\n<p>Podemos fornecer acesso \u00e0 experi\u00eancia de nossa equipe em Intelig\u00eancia Artificial e Machine Learning para que o produtor n\u00e3o precise se preocupar com o que est\u00e1 por vir no horizonte quando se trata de inova\u00e7\u00f5es agr\u00edcolas. <a href=\"http:\/\/pixforce.com.br\/contato\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Entre em contato<\/a>!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A agricultura \u00e9 considerada um dos principais fatores para o crescimento da economia e fonte de emprego nos pa\u00edses em desenvolvimento como o Brasil. 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