O setor produtivo do agronegócio ganha tecnologia de Inteligência Artificial para impulsionar a produtividade
O uso de IA é uma evolução do que já é feito na análise de dados históricos para reduzir incertezas sobre a atividade agropecuária pela via da agricultura digital e de precisão. Quatorze unidades de pesquisa da Embrapa ampliam o uso de inteligência artificial (IA) generativa a fim de desenvolver e validar soluções tecnológicas para os sistemas agroalimentares e florestais no Brasil. Estratégica para apoiar a tomada de decisão, a tecnologia se incorpora à construção de modelos integrados nas bases de conhecimento da Empresa, com potencial de escalabilidade, replicação e geração de recomendações prescritivas adaptadas às demandas do setor agropecuário.
Com aplicações que vão da organização e análise de grandes volumes de dados à simulação de cenários produtivos, a tecnologia contribui para agilizar a pesquisa, orientar decisões, qualificar recomendações no campo, impulsionar a inovação em sistemas agropecuários e ampliar o acesso ao conhecimento, em integração com ferramentas da agricultura digital.
O uso de IA na pesquisa agropecuária é uma evolução do que já é feito há décadas na Embrapa na análise de dados históricos para reduzir incertezas sobre a atividade agropecuária pela via da agricultura digital e de precisão. Segundo Kleber Sampaio, pesquisador da Embrapa Agricultura Digital (SP), o domínio desse conhecimento é também um avanço em relação à IA preditiva, já utilizada no contexto científico da Empresa. “Enquanto a primeira antecipa cenários a partir de dados históricos, a generativa utiliza esses mesmos dados para produzir conteúdos, simulações e recomendações inéditas. É uma inovação no uso de informações geradas pela pesquisa agropecuária”, diz.
Exemplos do uso da IA generativa na agropecuária incluem a aceleração da pesquisa científica ao gerar relatórios técnicos e apoiar a revisão de literatura, além da organização de grandes volumes de dados experimentais. A tecnologia também contribui para a tomada de decisão no campo, por meio da simulação de cenários de clima, produtividade e manejo, da geração de recomendações personalizadas e da integração de dados de solo, clima e genética.
Outros destaques são o desenvolvimento de soluções inovadoras, como a simulação do crescimento de culturas, o apoio ao melhoramento genético e a criação de novos modelos preditivos. E, ainda, a pesquisa que desenvolveu método que usa laser e inteligência artificial para estimar, em uma única análise, a densidade do solo e o teor de carbono.
Entenda a diferença entre a IA preditiva e a generativa
Segundo os pesquisadores da Embrapa Agricultura Digital Jayme Barbedo e Ricardo Inamasu, da Embrapa Instrumentação (SP), respectivamente a IA Preditiva usa técnicas de inteligência artificial, incluindo aprendizado de máquina, modelos estatísticos e abordagens híbridas, para inferir tendências, classificar situações ou estimar ocorrências futuras a partir de dados disponíveis, apoiando decisões sob diferentes graus de incerteza.
A IA Generativa foca na criação de novos conteúdos originais (textos, imagens, músicas, códigos e vídeos). Ela não apenas identifica padrões, mas aprende a lógica interna dos dados para gerar algo inédito que siga as mesmas regras.
