A agricultura é um setor essencial para a economia global, alimentando a população e fornecendo matérias-primas para várias indústrias. Em meio a esse cenário, a tecnologia conhecida como machine learning está se destacando.
Isso porque, com o uso de algoritmos de Machine Learning (aprendizado de máquina), sensores e as ferramentas tecnológicas da OPENCADD, os agricultores podem obter informações precisas e em tempo real sobre as safras, permitindo-lhes tomar decisões com base em dados consolidados.
Quer saber mais sobre como uma das ferramentas da OPENCADD de Inteligência Artificial (IA), neste caso o Machine Learning, pode ajudar a prever a produtividade e identificar pragas nas safras? Então, prossiga com a leitura!
Machine learning, ou aprendizado de máquina, em português, é uma técnica de Inteligência Artificial (IA) que permite a um computador aprender a partir de dados sem ser explicitamente programado para isso.
Em outras palavras, é um processo pelo qual uma máquina pode analisar dados e aprender com eles. Funciona mais ou menos como o cérebro humano, que aprende coisas novas todos os dias, conforme vivência de novas experiências.
No contexto do agronegócio, o Machine Learning pode ser aplicado para coletar e analisar grandes quantidades de dados agrícolas, como informações sobre o clima, o solo, a saúde das plantas e animais.
Com essas informações, os algoritmos de Machine Learning podem aprender a identificar padrões e tendências, tornando possível prever as condições climáticas futuras, a produtividade da safra e a presença de pragas e doenças, entre outras coisas.
O Machine Learning tem uma série de aplicações no agronegócio, ajudando os agricultores a gerenciar as operações de maneira mais eficiente e mais produtiva.
Dentro das principais aplicações do Machine Learning no setor agrícola: a previsão de produtividade e a identificação de pragas são as mais importantes. Acompanhe!
Uma das principais aplicações do Machine Learning no agronegócio é a previsão da produtividade da safra. Uma vez que o plantio é monitorado, os dados colhidos podem ser implementados nos algoritmos de Machine Learning. Com esses dados processados pela IA, eles podem analisar dados históricos de clima, solo e produção agrícola para prever a produtividade futura de uma plantação.
Com essa previsão, os agricultores podem planejar melhor as colheitas, determinar a quantidade de insumos de que precisam e identificar possíveis problemas que afetem a produção.
Por exemplo, imagine que um produtor de milho esteja usando os dados colhidos e aplicando o Machine Learning para prever a produtividade da próxima safra. O algoritmo pode analisar dados históricos de temperatura, umidade do solo, precipitação e outras variáveis para criar um modelo que preveja a produção esperada.
A partir dessas informações, o produtor pode ajustar a irrigação, a adubação e outras práticas de manejo para maximizar a produtividade e aumentar o lucro
Outra aplicação importante do Machine Learning no agronegócio é a identificação de pragas e doenças nas safras.
Nesse sentido, a tecnologia de aprendizado da máquina pode ajudar os agricultores a detectar problemas precocemente. Assim, podem ser tomadas as melhores atitudes para minimizar o dano causado pelas pragas às plantas e aos animais.
Por exemplo, imagine que um produtor de frutas esteja usando os dados de monitoramento e aplicando no Machine Learning para identificar pragas nos pomares dele. O algoritmo pode analisar os dados sobre folhas e frutos das árvores para identificar padrões que indiquem a presença de pragas ou doenças.
Com essa informação, o produtor pode tomar medidas para controlar o problema, como o uso de defensivos agrícolas ou a remoção de árvores infectadas, evitando a propagação da praga para outras partes do pomar.
Para utilizar o machine learning na prática, recomenda-se o uso de softwares especializados, como o MATLAB. Esses programas simplificam tarefas árduas e complexas, tornando a aplicação Machine Learning mais acessível e mais eficiente.
O MATLAB oferece uma série de recursos para o desenvolvimento de modelos de Machine Learning, incluindo aplicativos “point-and-click” para treinamento e comparação de modelos.
Técnicas avançadas de processamento de sinais e extração de características, bem como o Automatic Machine Learning (AutoML), que inclui seleção de características, seleção de modelos e sintonia de hiperparâmetros, também fazem parte do programa.
Além disso, o MATLAB permite a utilização do mesmo código para escalar o processamento de big data e clusters, gerando automaticamente códigos C/C++ para aplicações incorporadas e de alto desempenho. O software também é integrado com o Simulink para implementações incorporadas ou simulações.
O MATLAB oferece técnicas populares de classificação, regressão e algoritmos “clusterizados” para aprendizado supervisionado e não supervisionado, além de executar tarefas mais rapidamente que softwares “open source” na maioria dos cálculos computacionais de machine learning.
Como você pode perceber, o uso de softwares especializados, como o MATLAB, pode simplificar o desenvolvimento e a aplicação de modelos de Machine Learning no agronegócio. Assim, a tecnologia torna possível a previsão de produtividade e a identificação de pragas com maior eficiência e precisão.
A OPENCADD é especialista em sistemas de machine learning para a agricultura, como o MATLAB. Explore o nosso site e saiba mais!
