Localização Atual

Por Éder Antônio Giglioti*

A rede mundial de computadores ainda não tem um século e já reinventou o senso de criatividade dos seres humanos algumas vezes. Desde 1969, quando o primeiro byte foi transmitido pelo Departamento de Defesa dos Estados Unidos – ano que marca oficialmente o surgimento da internet – até o início desse século XXI, a humanidade já revolucionou o jeito como se comunica, a maneira como se alfabetiza e faz contas simples e complexas. Mas nada se compara ao que estamos prestes a viver: a era da inteligência a partir da interação homem-máquina.
Fundamentos que estão na origem dos pilares da Web 5.0, a combinação entre ser humano, inteligência artificial e equipamento está prestes a ganhar escala e se tornar replicável como uma mensagem enviada por WhatsApp. É a era dos dados combinada às decisões assertivas, otimizando modelos de produção, de negócio e de pesquisa para maior eficiência e produtividade.
Essa combinação, inclusive, tem potencial para ser aplicada em qualquer área do conhecimento humano. E, à medida que ela for sendo mais utilizada, portanto, escalável, a tendência é se fortalecer como ferramenta de primeira hora.
Agora, imaginemos essa linha de atuação em direção a um setor pujante no Brasil, como o agronegócio. Pensemos como seria vital a quem gere fazendas, esmagadoras, produtoras de insumo e de artigo final, ter um modelo que pudesse apontar de maneira bastante certeira como as condições climáticas, do solo, o índice pluviométrico afetam o dia a dia no campo e, por consequência, a produtividade, e entregar tudo isso de uma maneira bastante compreensível e amigável.
Em Ribeirão Preto (SP), num evento realizado em 2023, a bandeira a respeito dessa complexidade foi levantada. Porque se faz necessário entender a contribuição de cada um dos mais de 1.000 fatores da dinâmica interação entre planta, solo, meio ambiente, clima e manejo para a produtividade. Também não devemos deixar de estar constantemente buscando explicação para o que acontece em cada pedacinho de terra e sua correspondente produtividade. Tudo na palma da sua mão.

Quer um exemplo? Na cultura de cana-de-açúcar, é preciso olhar, além das características acima, a questão a respeito do acúmulo de açúcar, da probabilidade de ocorrência de doenças e pragas, da maturação natural e artificial, da resposta do canavial a cada insumo químico, orgânico biológico, da adaptabilidade às operações agrícolas, da competência na hora da colheita, entre outros. Vale o parêntesis: alguns desses pontos servem à várias culturas.
O fato é que, durante os últimos 15 anos, o setor de cana-de-açúcar foi formatando um banco de dados, que reuniam desde o plantio anterior, preparo e correção do solo, passando pelos tratos culturais e manejo, até a maturação e colheita e suas respectivas produtividades e quantidades de açúcar.
Aqui, vale o grifo: isso só foi possível com um trabalho intenso, constante e orquestrado de 110 usinas e mais de 3.000 colaboradores, incluindo todos os níveis hierárquicos. Com o comprometimento dessa rede de inovação aberta colaborativa e tecnologias próprias de integração, armazenamento, manutenção, controle de qualidade e enriquecimento de dados, esse oceano de informações saiu do papel.
O resultado desse entrelaçamento desembocou em um conjunto de informações, que tranquilamente pode ser apontado como o maior do mundo. São 3,5 bilhões de dados de manejo de mais de 3 milhões de hectares, 600 mil talhões e 25 mil fazendas distribuídas em 6 estados brasileiros. Isso significa que se gera mais de 2.2 mil dados por minuto, compondo o maior conjunto de informações para avaliar a resposta da lavoura a cada operação de manejo, insumo, defensivo ou qualquer outra tecnologia utilizada pelos produtores, em cada talhão.
Mas há um ponto à mesa. Dados pontuais obtidos em experimentos tradicionais, com parcelas pequenas, em locais com condições específicas, não são, na grande maioria das vezes, replicáveis para grandes áreas de produção com inúmeras situações de ambiente e manejo variáveis. A performance de tecnologias, insumos, defensivos e operações é determinada em condições controladas em experimento em parte de um talhão que não representa as condições da fazenda toda e muito menos dos quase 2 milhões de talhões da área cultivada com cana-de-açúcar no Brasil. Portanto, acaba-se por subutilizar o potencial das tecnologias de manejo, pois não se determina corretamente as condições nas quais elas devem ser utilizadas.
Mas como usar todo esse arcabouço de maneira plena? A resposta é: Inteligência Artificial. A junção dela para com a Eco informática, Bio-estatística, Modelagem de Culturas, Big Data Mining e Conhecimento Agronômico profundo, cria um modelo bastante robusto.
Em outras palavras, a evolução do ambiente 4.0 para 5.0 no agronegócio brasileiro já é uma realidade. Está em marcha. E não se chuta para escanteio a fertilidade de solo, a nutrição de plantas, as operações agrícolas, o acúmulo de biomassa e de sacarose, as questões referentes à colheita e até mesmo os testes de métodos e de algoritmos de aprendizado de máquina e recomendações, agendas e planos de safras obtidos por Inteligência Artificial Generativa. Tudo foi feito em conjunto, de maneira colaborativa e co-criada. Esse é o segredo da era da inteligência a partir da interação homem-máquina: a confluência de diversos fatores a serviço de algo. No caso, do agronegócio, especialmente da cana-de-açúcar, grãos e fibras.
*Éder Antônio Giglioti é CEO da Smartbreeder, e doutor em Agronomia pela ESALQ-USP, além de Pós-doutorado na Instituição Francesa Cirad (The French Agricultural Research Centre for International Development) em Montpellier.
Obs: As ideias e opiniões expressas neste artigo são de responsabilidade exclusiva de seu autor e não representam, necessariamente, o posicionamento editorial da Globo Rural
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