Agricultura 4.0

Quatro grandes áreas Que levarão à agricultura 4.0

Agricultura

Com o olhar voltado para o futuro, pois sem futurismo não há inovação, gostaria de apresentar uma visão das transformações tecnológicas que estão acontecendo na agricultura. Aproveito para agradecer desde já a colaboração do Prof. Dr. Luís Hilário Tobler Garcia, coordenador do curso de Big Data no Agronegócio da Fatec Shunji Nishimura, que me ajudou na construção desta visão. Entre as diversas mudanças, notamos que quatro grandes áreas da tecnologia têm mudado drasticamente a agricultura brasileira e mundial.

O que chamamos de Agricultura 4.0 envolve práticas do mundo digital e da automação industrial que já provaram seu valor na indústria durante os últimos anos e que agora têm sido adotadas por diversos segmentos do agronegócio. O desenvolvimento e uso de dispositivos de IoT (Internet of things – Intenet das coisas), o uso de técnicas e ferramentas de Big Data, a criação de sistemas inteligentes através da adoção da Inteligência Artificial (IA) e o desenvolvimento da Robótica no campo revolucionarão a produção agrícola mundial. Vale ressaltar que alguns estudiosos até defendem o conceito de que a aplicação da Robótica na agricultura será classificada em uma nova evolução da agricultura, a Agricultura 5.0.

A internet das coisas (IoT), a meu ver, é um dos primeiros passos, visto que existe uma ampla variedade de dados e informações que podem ser capturadas no mundo real e que dependem do estabelecimento de processos de coleta, transmissão, organização e armazenamento dos mesmos, automaticamente e durante a produção agrícola, sendo necessária a adoção destas tecnologias através de sistemas embarcados nos implementos agrícolas ou distribuídos no campo produtivo. Neste sentido, se olharmos a evolução das máquinas e implementos para a agricultura, atualmente elas já estão equipadas com sensores, atuadores e computadores de bordo que permitem a coleta e armazenamento de dados (primeira etapa da IoT), tecnologia de certa forma já robusta e que permite aos agricultores fazerem aplicações de insumos a taxas variáveis, por exemplo. O próximo passo envolve estabelecer a transmissão automática dos dados (upload e download) nas máquinas e sensores, transformando-os em dispositivos de IoT no campo. Isto é evidenciado através das soluções de conectividade que várias empresas do setor têm buscado e oferecido pontualmente aos produtores.

Uma vez as máquinas agrícolas transformadas em dispositivos de IoT haverá um imenso fluxo de dados, que são humanamente impossíveis de serem analisados devido ao enorme volume. Aí entrarão as soluções de Big Data, usadas para identificar fontes confiáveis de dados e informações relevantes, capturar automaticamente estes dados e informações, armazenar de forma sistematizada todo o volume capturado, processá-lo para a identificação de correlações e relações de causa e efeito antes não percebidas, melhorando o processo decisório na agricultura. É importante destacar que entre os dados e informações relevantes estão aqueles que são capturados no mundo real, oriundos de sensores distribuídos no campo e presentes nas máquinas agrícolas, bem como aqueles que são capturados do mundo virtual (internet), entre os quais estão os dados econômicos, as tendências de clima, os dados logísticos, etc., o que podem melhorar ainda mais a tomada de decisão de técnicos e agricultores.

No momento em que as relações de causa e efeito forem conhecidas, tecnologias de Inteligência Artificial poderão ser aplicadas, dentre elas redes neurais, algoritmos genéticos, lógica nebulosa (fuzzy), aprendizado de máquina (machine learning) e aprendizado profundo (deep learning). Pode parecer estranho para os leitores, mas isto já vem sendo usado para construir programas de computador capazes de identificar doenças em imagens de plantas com maior precisão que a humana, sendo possível que em um futuro próximo tenhamos equipamentos agrícolas capazes de “aprender” a melhor forma de uma operação agrícola após repetir aquela operação algumas vezes, usando como referência os melhores resultados obtidos.

Uma vez que tenhamos algoritmos eficientes, que tornem as máquinas capazes de “aprender” e dados suficientes para criar modelos preditivos, será possível encapsular as boas práticas de operadores e fazendeiros em sistemas autônomos, tornando possível o desenvolvimento de dispositivos autônomos para a agricultura. Neste exato momento, processos de produção altamente tecnológicos serão realizados por robôs, como já ocorre em sistemas de produção mais tecnológicos, como em irrigação e produção em estufas, onde a automação já realiza algumas tarefas humanas de produção.

Os impactos que estas tecnologias trarão para a forma que realizamos a agricultura ainda são suposições, mas, de fato, elas chegarão e precisamos estar preparados para obter sucesso a partir delas.

Engenheiro agrônomo, mestre e doutor em Produção Vegetal, pesquisador em Nematologia Agrícola e de Precisão em Proteção de Plantas, professor e diretor da Fatec Shunji Nishimura