A Inteligência Artificial (IA) está transformando o agronegócio de forma notável, proporcionando soluções inovadoras para superar desafios contemporâneos. Com o aumento da demanda por alimentos, mudanças climáticas e a necessidade de práticas mais sustentáveis, a IA se posiciona como uma ferramenta estratégica para produtores rurais e empresas do setor agrícola. Entre suas aplicações, destacam-se o uso de redes neurais artificiais, aprendizado profundo (deep learning) e algoritmos de otimização, que auxiliam no monitoramento de culturas, previsão de rendimentos e identificação de doenças em plantas [1; 4].
No campo, a IA é implementada de diversas formas. Sensores conectados a sistemas inteligentes permitem o monitoramento de variáveis ambientais, como umidade do solo e condições climáticas, promovendo uma agricultura de precisão. Além disso, drones equipados com ferramentas de IA realizam tarefas como pulverização de defensivos agrícolas e monitoramento de safras, otimizando o uso de recursos e reduzindo desperdícios [2; 3]. Essas inovações são complementadas por softwares que coletam, analisam e apresentam dados de forma acessível, ajudando agricultores a tomarem decisões mais informadas sobre o manejo de suas operações [2; 4].
Os impactos da IA no agronegócio vão além da eficiência operacional. No Brasil, onde o setor agrícola é um dos pilares da economia, a adoção dessas tecnologias pode aumentar significativamente a produtividade e melhorar a sustentabilidade das práticas agrícolas. Por exemplo, algoritmos de aprendizado profundo aplicados ao diagnóstico de doenças nas culturas têm garantido análises mais precisas e rápidas, permitindo medidas preventivas eficazes [4]. Esses avanços não apenas reduzem perdas, mas também minimizam o impacto ambiental das atividades agrícolas [3].
A implementação da IA no agronegócio, contudo, enfrenta desafios. A adaptação de dispositivos e softwares às necessidades específicas das propriedades rurais exige investimentos em infraestrutura e capacitação técnica. Muitos agricultores ainda têm acesso limitado às tecnologias mais avançadas, o que ressalta a importância de políticas públicas e programas de incentivo para facilitar essa transição tecnológica. Superar essas barreiras permitirá que a IA alcance todo o seu potencial como catalisadora de mudanças no setor agrícola [3].
Por fim, a IA se consolidou como uma aliada vital para a agricultura contemporânea. Seu papel transformador se reflete na capacidade de integrar big data, aprendizado de máquina e Internet das Coisas (IoT) para criar um ecossistema agrícola mais eficiente e sustentável. À medida que a tecnologia evolui, sua aplicação no agronegócio continuará a abrir caminhos para um futuro mais resiliente e produtivo, alinhado às demandas do século XXI [2; 4].
REFERÊNCIAS
[ 1 ] COELHO, F. M. Inteligência artificial aplicada ao agronegócio: uma revisão
acerca dos resultados obtidos após sua implementação. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Ambiental) – Universidade Estadual Paulista,
Instituto de Ciência e Tecnologia, Sorocaba.
[ 2 ] PICCOLO, E. A; SOUZA, L. F. R; GALLO, Z; OLIVEIRA, T. A. A inteligência
artificial aplicada no agronegócio: uma revisão bibliográfica. Revista Contemporânea,
vol. 4, n. 6, p. 1-19, 2024.
[ 3 ] SOUZA, L. N. R; ADANIYA, M. H. A. C. O uso da tecnologia no aumento de
produtividade no agronegócio. Revista Terra & Cultura: Cadernos de Ensino e
Pesquisa, Londrina, v. 40, n. especial, p. 466-485, 2024.
[ 4 ] TANAKA, S. K. S; PEREIRA, E. P; COLETO, B. H; TANAKA, S. A. Aplicação
da inteligência artificial no agronegócio utilizando deep learning para identificação de
doenças em culturas. Revista Terra & Cultura: Cadernos de Ensino e Pesquisa,
Londrina, v. 40, n. especial, p. 23-31, 2024.
コメント