Machine Learning e a nova agricultura
Se voltássemos no tempo e pedíssemos aos habitantes dos primeiros assentamentos humanos por um exemplo de máquina, eles provavelmente nos mostrariam uma enxada rudimentar e outras ferramentas agrícolas simples.
Na atualidade, o que o agricultor chama de máquina é algo tão distante daquele período que se tornou inimaginável para os primeiros povos, tudo resultado de um processo que vem evoluindo a passos largos.
A velocidade com a qual maquinários vêm sendo aprimorados é tal que hoje eles são capazes de aprender com as tarefas para as quais são construídos. A isso que damos o nome de Machine Learning: o aprendizado de máquinas.
O termo foi criado em 1959 por Arthur Lee Samuel, um pioneiro na área de jogos de computador e inteligência artificial (AI).
Naquela época, especialistas de diferentes ramos dentro de AI buscavam solucionar o problema de como as máquinas poderiam aprender a partir de dados e, com isso, melhorar seu desempenho com a experiência de uso de forma autônoma.
Contudo, algumas restrições tecnológicas permitiram que o verdadeiro crescimento desse ramo se desse apenas na década de 1990, muito graças aos avanços que vieram com a Revolução Digital, a maior adoção de computadores, e a crescente capacidade de gerar, armazenar e processar dados.
Para a agricultura, todo esse progresso tem significado solução para um grande desafio: como transformar a enorme quantidade de dados que o campo tem a oferecer em decisões que irão aumentar a produtividade de forma sustentável?
Há não muito tempo, esses dados estavam na forma de anotações jogadas em uma gaveta e que não podiam ser traduzidas em ação prática para uma colheita mais produtiva por falta de tecnologia para isso.
Agora, uma parcela cada vez maior do potencial de cada hectare de terra está sendo melhor aproveitado devido às inovações que sistemas de hardware e software estão sendo capazes de fazer.
Assim, as máquinas agrícolas de agora são capazes de executar muito mais do que as funções básicas de semear, aplicar insumos e colher.
Elas estão sendo equipadas com sensores que levantam níveis de umidade do solo, intensidade de luz e pressão de pragas, e enviam esses dados em tempo real para que sejam analisados.
À medida que mais informações são geradas e devolvidas às próprias máquinas, elas podem gradualmente ajustar a forma como operam e otimizar sua performance.
Consequentemente, os modelos matemáticos de predição que esses equipamentos têm ajudado a construir já superam a capacidade do próprio homem em alguns contextos, e estão realmente contribuindo para melhores escolhas.
Um dos exemplos disso envolve a suplementação nutricional do solo com nitrogênio, que pode ser feita de forma mais precisa e em menor quantidade, gerando menos impacto ao ambiente e garantindo bons níveis de produção.
O próprio georreferenciamento dos veículos autônomos vem de uma programação resultante do aprendizado de como transitar pelo campo para que uma tarefa seja realizada.
Hoje, a mesma pessoa que ficava na frente de um volante tem a opção de fazer um uso diferente de seu tempo, enquanto uma máquina moderna garante os cuidados com a colheita.
Acredita-se que 70% da produtividade de uma lavoura vêm do resultado das decisões feitas pelo agricultor.
Máquinas capazes de aprender com a experiência chegaram para se aliar a esse profissional e ajudá-lo a conquistar os melhores níveis de eficiência no campo a cada safra.
Na agricultura tradicional, usávamos a enxada. Na agricultura moderna, drones e sensores. Quais serão as máquinas da agricultura do futuro?
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