A agricultura moderna enfrenta enormes desafios que est\u00e3o associados \u00e0 crescente demanda por aumento de produ\u00e7\u00e3o, transforma\u00e7\u00f5es no cen\u00e1rio pol\u00edtico e mudan\u00e7as no meio ambiente. Tudo isso exerce press\u00e3o sobre os produtores que n\u00e3o t\u00eam como aumentar a \u00e1rea cultiv\u00e1vel. Entretanto esse momento desafiador para o crescimento do agricultor \u00e9 uma grande oportunidade de se destacar em um mercado \u00e1vido por mais produ\u00e7\u00e3o. Para enfrentar esses novos cen\u00e1rios, os agricultores precisam usar seus escassos recursos de forma eficiente, minimizandos os desperd\u00edcios. O desafio se torna ainda mais complicado para os brasileiros, devido a complexidade e constante mudan\u00e7a da legisla\u00e7\u00e3o brasileira, deteriora\u00e7\u00e3o dos recursos naturais (solo e \u00e1gua em algumas regi\u00f5es) e as constantes invas\u00f5es.<\/p>\n
Diante desse cen\u00e1rio complexo e com diversas incertezas os produtores precisam de novas ferramentas que auxiliem na automatiza\u00e7\u00e3o de fun\u00e7\u00f5es manuais e rotineiras, que apesar de serem simples para um ser humano at\u00e9 ent\u00e3o eram impens\u00e1veis de serem realizadas por computador. Mesmo atividades simples e repetitivas como contagem de mudas n\u00e3o podiam ser realizadas automaticamente devido \u00e0 inerente varia\u00e7\u00e3o nas cores e formas das mudas e do solo ao redor, some-se a isso sombras das copas sobre o solo e imagens em m\u00e1s condi\u00e7\u00f5es. \u00c1rvores n\u00e3o t\u00eam um padr\u00e3o mas v\u00e1rios. Todas essas varia\u00e7\u00f5es impedem escrever um programa de computador que reconhe\u00e7a uma \u00e1rvore em uma imagem de sat\u00e9lite ou drone.<\/p>\n
Curiosamente, um ser humano reconhece facilmente uma \u00e1rvore mas mesmo os mais avan\u00e7ados computadores de alguns anos atr\u00e1s teriam dificuldade de identificar uma \u00e1rvore em uma foto. Por que um ser humano tem essa facilidade em reconhecer padr\u00f5es variados e para um computador isso \u00e9 t\u00e3o d\u00edficil? Apesar de parecer uma resposta um tanto \u00f3bvia: seres humanos aprendem. Aprendemos desde cedo o que \u00e9 uma \u00e1rvore, vemos centenas de \u00e1rvores por toda a nossa vida, em diversos tamanhos, formas, cores e texturas. Por isso quando vemos \u00e1rvores, situa\u00e7\u00f5es ou objetos semelhantes, associamos eles h\u00e1 um objeto ideal, ou seja, se tem tronco, folhas, verde ou marrom: \u00e9 uma \u00e1rvore ou parece uma.<\/p>\n
Ent\u00e3o como fazemos uma m\u00e1quina aprender? De uma forma semelhante aos seres humanos, enquanto os homens aprendem a partir de suas experi\u00eancias, as m\u00e1quinas aprendem a partir de dados ou informa\u00e7\u00f5es. Atualmente dados abundam na agricultura. Gra\u00e7as a grande revolu\u00e7\u00e3o proporcionada pela agricultura de precis\u00e3o com m\u00e1quinas guiadas por GPS, coletas de amostras, sensores multiespectrais etc, hoje dispomos de muita informa\u00e7\u00e3o que permite desenvolver m\u00e1quinas que podem aprender a executar das mais simples e dispendiosas tarefas como contar mudas at\u00e9 as mais complexas tarefas como determinar o tipo e quantificar geograficamente a presen\u00e7a de pragas.<\/p>\n
Apesar do sucesso que o aprendizado de m\u00e1quina obteve na medicina, a agricultura tem suas peculiaridades que tornam esse setor um grande desafio. Cada regi\u00e3o, solo e cultura \u00e9 diferente. Isso aumenta a varia\u00e7\u00e3o nos dados, mudas de diferentes tipos de eucaliptos em um solos diferentes t\u00eam muito mais varia\u00e7\u00e3o que um mesmo tipo de eucalipto em um tipo de solo, isso dificulta o desenvolvimento de uma solu\u00e7\u00e3o geral a partir de um \u00fanico caso.<\/p>\n
O aprendizado de m\u00e1quina pode resolver in\u00fameros problemas que os agricultores enfrentam hoje em dia mas isso somente \u00e9 poss\u00edvel se houver dados dispon\u00edveis, muitos dados e preferencialmente dados espec\u00edficos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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