Apesar de toda a atenção em novas ferramentas chamativas de inteligência artificial (IA) como o ChatGPT, os desafios de regular a IA e os cenários catastróficos de máquinas superinteligentes, a IA é uma ferramenta útil em muitos campos de produção agrícola. Na verdade, ela tem um enorme potencial para beneficiar a humanidade.

   Na agricultura, os agricultores estão usando cada vez mais ferramentas alimentadas por IA para enfrentar desafios que ameaçam a saúde humana, o meio ambiente e a segurança alimentar. Os pesquisadores preveem que o mercado para essas ferramentas atingirá US$12 bilhões até 2032.

   Como pesquisador que estuda política agrícola e rural, vejo três desenvolvimentos promissores na IA agrícola: aprendizado, detecção de pragas e doenças e previsão de preços.

   Robótica, sensores e tecnologia da informação são cada vez mais usados ​​na agricultura. Essas ferramentas visam ajudar os agricultores a melhorar a eficiência e reduzir o uso de produtos químicos. Além disso, os dados coletados por essas ferramentas podem ser usados ​​em softwares que usam aprendizado de máquina para melhorar os sistemas de gerenciamento e a tomada de decisões. No entanto, essas aplicações normalmente exigem compartilhamento de dados entre as partes interessadas.

   Uma pesquisa com fazendeiros dos EUA descobriu que mais da metade dos entrevistados disseram que não confiam em agências federais ou empresas privadas com seus dados. Essa falta de confiança está ligada a preocupações sobre informações confidenciais serem comprometidas ou serem usadas para manipular mercados e regulamentações. O aprendizado de máquina pode reduzir essas preocupações.

   O aprendizado de máquina é uma técnica que treina um algoritmo de aprendizado de em dados de várias partes sem que as partes tenham que revelar seus dados umas às outras. Com este tipo de aprendizado, um fazendeiro coloca dados em um computador local que o algoritmo pode acessar em vez de compartilhar os dados em um servidor central. Esse método aumenta a privacidade e reduz o risco de comprometimento.

   Se os fazendeiros puderem ser persuadidos a compartilhar seus dados dessa forma, eles podem contribuir para um sistema colaborativo que os ajuda a tomar melhores decisões e atingir suas metas de sustentabilidade. Por exemplo, os fazendeiros podem reunir dados sobre as condições de suas plantações de grão-de-bico, e um modelo treinado em todos os seus dados pode dar a cada um deles melhores previsões para seus rendimentos do que modelos treinados apenas em seus próprios dados.

    A subsistência dos agricultores e a segurança alimentar global estão cada vez mais em risco devido a doenças e pragas de plantas. A Organização das Nações Unidas para Agricultura e Alimentação estima que as perdas anuais mundiais por doenças e pragas totalizam US$ 290 bilhões, com 40% da produção agrícola global afetada.

   Os agricultores normalmente pulverizam as plantações com produtos químicos para prevenir surtos. No entanto, o uso excessivo desses produtos químicos está relacionado a efeitos nocivos à saúde humana, à qualidade do solo e da água e à biodiversidade. Preocupantemente, muitos patógenos estão se tornando resistentes aos tratamentos existentes, e desenvolver novos está se mostrando difícil.

   Reduzir a quantidade de produtos químicos usados ​​é, portanto, fundamental, e a IA pode ser parte de uma solução.

   O Consórcio de Centros Internacionais de Pesquisa Agrícola criou um aplicativo para celular que identifica pragas e doenças. O aplicativo, "Tumaini", permite que os usuários carreguem uma foto de uma praga ou doença suspeita, que a IA compara com um banco de dados de 50.000 imagens. O aplicativo também fornece análises e pode recomendar programas de tratamento.

   Se usados ​​com ferramentas de gerenciamento de fazendas, aplicativos como este podem melhorar a capacidade dos fazendeiros de direcionar sua pulverização e melhorar a precisão na decisão de quanto produto químico usar. Em última análise, essas eficiências podem reduzir o uso de agroquímicos, diminuir o risco de resistência e evitar transbordamentos que causam danos aos humanos e ao meio ambiente.

   A volatilidade do mercado e os preços flutuantes afetam como os fazendeiros investem e decidem o que cultivar. Essa incerteza também pode impedir que os fazendeiros assumam riscos em novos desenvolvimentos.

   A IA pode ajudar a reduzir essa incerteza prevendo preços. Por exemplo, serviços de empresas como Agtools, Agremo e GeoPard fornecem ferramentas de decisão agrícola com tecnologia de IA. Essas ferramentas permitem a análise em tempo real de pontos de preço e dados de mercado e apresentam aos fazendeiros dados sobre tendências de longo prazo que podem ajudar a otimizar a produção.

   Esses dados permitem que os fazendeiros reajam às mudanças de preço e permitem que eles planejem mais estrategicamente. Se a resiliência econômica dos fazendeiros melhorar, aumentará a probabilidade de que eles possam investir em novas oportunidades e tecnologias que beneficiem tanto as fazendas quanto o sistema alimentar maior.

   A inovação humana sempre produziu vencedores e perdedores. Os perigos da IA ​​são aparentes, incluindo algoritmos tendenciosos, violações de privacidade de dados e a manipulação do comportamento humano. No entanto, também é uma tecnologia que tem o potencial de resolver muitos problemas.

   Esses usos da IA ​​na agricultura são motivo de otimismo entre os agricultores. Se a indústria agrícola puder promover a utilidade dessas invenções enquanto desenvolve estruturas fortes e sensatas para minimizar os danos, a IA pode ajudar a reduzir o impacto da agricultura moderna na saúde humana e no meio ambiente, ao mesmo tempo em que ajuda a melhorar a segurança alimentar global no século XXI.

*Esta matéria foi escrita por Joe Hollis e publicada no “The Conversation”, o qual pode ser acessado em seu idioma original através de: https://theconversation.com/3-ways-ai-can-help-farmers-tackle-the-challenges-of-modern-agriculture-213210