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Na Nature Fresh Farms em Leamington, Ontário, há algo novo entre as fileiras de tomates, pepinos, pimentões e morangos.
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Utilizando milhares de sensores em cada estufa, a tecnologia de inteligência artificial está ajudando a fazenda a otimizar aspectos como iluminação, irrigação e momento da colheita.
“Queríamos usar a tecnologia para nos ajudar a cultivar mais, a ter vegetais mais saborosos e a fazer mais em geral”, disse Keith Bradley, vice-presidente de tecnologia da informação e segurança da Nature Fresh Farms.
A tecnologia da Intel e da Dell está a ajudar a agricultura a ser proactiva em vez de reactiva, disse ele, aumentando o rendimento das suas colheitas e reduzindo o uso de energia e água. Está até ajudando os funcionários a ter um melhor equilíbrio entre vida pessoal e profissional, acrescentou.
Em meio à pesquisa em andamento sobre os benefícios potenciais da IA para a agricultura, fazendas como a Nature Fresh estão na linha de frente da adoção.
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Os agricultores já utilizam uma série de tecnologias, e alguns adotaram ferramentas de alta tecnologia, como drones, para inspecionar fazendas e procurar informações sobre ervas daninhas, pragas e doenças, disse Jacqueline Keena, diretora-gerente da organização sem fins lucrativos Emili, liderada pelo setor. A organização opera Innovation Farms, uma “fazenda inteligente” onde novas tecnologias são testadas e demonstradas perto de Winnipeg.
A próxima fase dessa tecnologia envolve modelos de IA que utilizam esses dados para fazer inferências, previsões e até decisões, disse Keena – e a IA permite que a agricultura se torne “hiper-otimizada” até um nível mais específico do que antes.
A tecnologia está se tornando mais sofisticada, passando de sistemas simples baseados em regras para grandes modelos de linguagem, disse Rozita Dara, professora assistente na Escola de Ciência da Computação da Universidade de Guelph e diretora da iniciativa Inteligência Artificial para Alimentos.
Seu sol do meio-dia
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Isto tem aplicações para a agricultura de precisão, disse ela, que envolve a análise de dados de sensores para tomar decisões sobre questões como a quantidade de água ou fertilizante a utilizar. A IA pode ser usada para tomar decisões cada vez mais complexas que há muito são tomadas por humanos, disse ela.
A IA pode ajudar a resolver questões como a escassez de mão de obra e os desafios climáticos, disse Darrell Petras, CEO da Rede Canadense de Automação e Inteligência Agroalimentar.
Por exemplo, o seu grupo investe numa empresa chamada Croptimistic, disse Petras, que recolhe dados do campo para detectar pragas, alterações na cor das culturas e outros potenciais factores de stress nas culturas.
A IA “pode determinar se há um fator de estresse acontecendo antes que… o olho humano possa detectá-lo e então a intervenção de gerenciamento pode acontecer muito mais rapidamente”, disse ele.
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A IA também tem utilizações potenciais na classificação de grãos no campo, o que pode ajudar o agricultor a descobrir quando colher a colheita e o que esperar quando for vendê-la, acrescentou Petras.
Também pode ser usado para mitigar os efeitos das mudanças climáticas, disse ele.
Grande parte da investigação sobre IA e agricultura é feita em instituições de ensino superior, disse Petras, mas depois precisa de ser testada no terreno. Isto muitas vezes é feito através de um “veículo de comercialização”, explicou ele, seja uma empresa iniciante ou uma empresa existente.
Existe uma rede das chamadas fazendas inteligentes em todo o Canadá, liderada pelo Olds College of Agriculture & Technology em Alberta, cujo objetivo é testar e demonstrar tecnologias agrícolas emergentes.
Uma das fazendas da rede são as Fazendas de Inovação da Emili.
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“Nós realmente mostramos como elas funcionam em um ambiente comercial e, de certa forma, estamos sendo um pouco mitigadores de risco à medida que testamos essas tecnologias… e depois compartilhamos com outros, incluindo outros agricultores, como elas realmente funcionam como um meio de acelerar a adoção e integração total dessas novas tecnologias”, disse Keena, da Emili.
Outra fazenda inteligente fica no Olds College, onde Felippe Karp está conduzindo pesquisas sobre como desenvolver padrões de coleta e processamento de dados para construir modelos de IA.
Os modelos de IA são tão bons quanto os seus conjuntos de dados, explicou Karp, que é pesquisador associado na faculdade e candidato a doutorado em engenharia de recursos biológicos na Universidade McGill. Seu foco agora é medir e prever a variabilidade dos nutrientes do solo.
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“Com este conjunto de dados, treinamos um modelo de inteligência artificial… e usamos isso para prever a disponibilidade de nutrientes no solo.”
Leva tempo para descobrir se uma nova tecnologia ou uma nova abordagem afectou uma cultura, disse Dara, e isto pode ser uma barreira à adopção pelos agricultores.
“Às vezes… é dentro de um ano, dentro de uma temporada ou dentro de alguns anos”, disse ela.
Os agricultores muitas vezes têm apenas “uma chance” de colheita a cada ano, disse Keena.
“E, portanto, não podemos pedir-lhes que assumam grandes riscos na integração de novas tecnologias em escala como parte das suas operações em coisas que não estão comprovadas.”
“As Fazendas de Inovação… abordam parte de uma das barreiras que as pessoas enfrentam para ver essas tecnologias implementadas em grande escala e de forma comercial antes de poderem adotá-las elas mesmas.”
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Os níveis de confiança dos agricultores também são uma barreira, disse Dara, especialmente porque, com a IA, por vezes o processo de tomada de decisão não é claro.
Os dados são fundamentais para os modelos de IA, acrescentou ela, mas os agricultores precisam de ser mais incentivados a partilhar os seus dados, a fim de melhorar a tecnologia.
Os agricultores podem ser resistentes à partilha dos seus próprios dados, disse Karp: “Esse é um dos desafios que enfrentamos quando falamos em desenvolver modelos mais complexos”.
Mas com o tempo, Petras disse que está a observar um aumento no envolvimento dos agricultores.
“O envolvimento dos agricultores é absolutamente crítico” para o desenvolvimento de ferramentas de IA para a agricultura, disse ele, o que pode incluir dias de demonstração de campo, conferências e workshops, disse ele.
“Se eles viram isso demonstrado, essencialmente em seu quintal por meio de uma fazenda inteligente, bem, então estamos muito mais à frente em direção à adoção”.
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