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Edição 200

Inteligência artificial é realidade na agroindústria canavieira

Publicado

em

Alisson Henrique

A IA (Inteligência Artificial), é um conceito tecnológico que envolve uma série de modelos computacionais aplicados que tem como principal objetivo realizar a tomada de decisões por meio de máquinas e a partir de dados coletados e análise de comportamento, onde o modelo enxerga ‘n’ variáveis, dando resultados rápidos, precisos e atualizados, muitas vezes, superiores as operações humanas e muito mais seguros. No entanto, engana-se quem acredita que este termo é novo ou ainda que seja derivado da Indústria 4.0.

Campos: “Nosso trator conceito representa como será o futuro da agricultura mundial. Com mais de 300 cv de potência, o conceito é baseado no modelo Magnum, só que com design futurista - sem cabine - e executando as mesmas tarefas de um trator convencional, mas sendo controlado remotamente por um tablet ou computador”Na verdade, segundo Márcio Venturelli, engenheiro de solução da Westcon Redes e Conectividade Industrial e professor universitário, a Inteligência Artificial surgiu em meados da década de 40 nos EUA. “Claro que na época eram apenas modelos teóricos e matemáticos, mas já permeava a ideia de uma máquina poder entender um universo de dados e aprender, a partir disto, a tomar decisões inteligentes, baseando-se em experiências e realimentando o sistema. Porém, na época não tínhamos tecnologias para isso. ”

O agronegócio, assim como todas as áreas humanas, já está usando os conceitos de IA. O Facebook, por exemplo, com o reconhecimento de faces e sistema de reconhecimento por voz, é um usuário desta tecnologia. Outro exemplo do uso da IA estão nos veículos autônomos, o que já é uma realidade na agroindústria. “Em alguns anos não haverá mais motoristas de tratores, colhedoras de cana, plantio e caminhão de coleta. Estes veículos serão autônomos, com sistemas de IA e terão apoio por drones. Tudo conectado em uma rede de dados. Este é um exemplo de alto impacto no agronegócio, principalmente no Brasil, pelo tamanho de sua área”, explica Venturelli.

A aplicação da Inteligência Artificial no agronegócio tem como objetivos aumentar a produtividade, a qualidade, a assertividade e as tomadas de decisões. A Case IH vem trabalhando com Inteligência Artificial e um dos maiores exemplos é o trator conceito autônomo, que foi apresentado ao mundo no ano passado. “Nosso trator conceito representa como será o futuro da agricultura mundial. Com mais de 300 cv de potência, o conceito é baseado no modelo Magnum, só que com design futurista – sem cabine – e executando as mesmas tarefas de um trator convencional, mas sendo controlado remotamente por um tablet ou computador”, relata Silvio Campos, diretor de Marketing de Produto da Case IH.

A partir desse conceito, a empresa definiu cinco categorias para atingir a autonomia total. As categorias e os tipos de atividade associados a elas incluem orientação, coordenação e otimização, autonomia auxiliada por operador, autonomia supervisionada e autonomia total.

1) A primeira categoria utiliza piloto automático;

2) A segunda, além do piloto automático, tem a atuação coordenada entre máquinas

3) Na terceira categoria, os veículos são autônomos com inteligência artificial;

4) Na quarta, eles são coordenados e não tripulados;

5) Na quinta categoria, o veículo é totalmente autônomo, focado em melhor produtividade e baixo consumo.

Outro exemplo do uso de Inteligência Artificial são os drones, já muito utilizados dentro do setor canavieiro. Por meio das tecnologias de mapeamento e processamento de imagens, instalados no drone e em seu aplicativo é possível analisar áreas extensas e/ou de difícil acesso, monitorar a saúde da vegetação e identificação de pragas e doenças, além de ter rapidez no processo de captação e processamento de imagens e mapas. De acordo com o diretor de Marketing da empresa, todos esses resultados obtidos por softwares geram mais agilidade e assertividade.

A IA NO SETOR

Muitos se perguntam: mas, e no setor, como saber se tal operação pode ser substituída pela inteligência artificial? Para responder isso é necessário entender as ações das pessoas e fazer uma pergunta: o meu conhecimento na operação pode ser digitalizado, bem como minhas ações de tomada de decisões? Se sim, explica Venturelli, a IA se aplica. “É assim que profissões operacionais, principalmente intermediárias ou de meio, como chamamos, irão desaparecer. Funções que operam sistemas de comando e controle regulatório serão substituídas por IA como, por exemplo, uma regulação de moenda, a análise de vibração de qualquer máquina para tomada de decisões de manutenção, aumento de geração de energia elétrica para exportação, antecipação de correção de contaminação biológica, tudo isso são modelos de IA que podem e serão aplicados em breve no setor”, complementa.

A primeira área de aplicação que está se beneficiando com a Inteligência Artificial no setor sucroalcooleiro é a operação agrícola. Por meio desta tecnologia é possível identificar anomalias nas fazendas através da automatização de voos de drones durante o período vegetativo da cana-de-açúcar e interpretação das imagens capturadas. Além disso, adiciona Frederico Correia, arquiteto de soluções da Logicalis, é possível monitorar pragas por armadilhas inteligentes posicionadas em áreas com foco de infestação que avisam a chegada de invasores que podem causar danos econômicos ao sistema produtivo rural.

“A Inteligência Artificial também pode ser usada no processo logístico, área de suma importância no agronegócio. Por meio da telemetria de sensores conectados à uma plataforma virtual com regras de negócio, uma agroindústria sucroalcooleira consegue fazer a gestão das operações de transporte de cana e tem o poder de replanejar suas rotas, caso haja qualquer surpresa”, revela.

Venturelli: “Em alguns anos não haverá mais motoristas de tratores, colhedoras de cana, plantio e caminhão de coleta. Estes veículos serão autônomos, com sistemas de IA e terão apoio por drones. Tudo conectado em uma rede de dados”Outras áreas que investem na aplicação de IA são as casas de vegetação e os laboratórios de propagação de mudas, já que eles precisam automatizar ao máximo suas estufas com ambiente controlado por sensores de temperatura, umidade, luminosidade, condutividade elétrica do solo, entre outros parâmetros. “A Logicalis, pensando nisso, desenvolveu sensores inteligentes de fabricação própria, os Cubes, conectados à sua plataforma aberta de IoT (Internet das Coisas), chamada Eugenio, que estrutura a coleta destes dados para uma gestão integrada. Isso pode facilitar a automatização de abertura e fechamento de telas e telhados, além de ligar e desligar os arrefecedores, sistema de irrigação inteligente etc”, relata.

Além dos Cubes, a Logicalis também oferece ao mercado um COA (Centro de Operações Agrícolas) que integra todas as informações coletadas por essas soluções. Todas elas visam ao aprimoramento da gestão do agronegócio e, consequentemente, da produtividade”, explica o arquiteto de soluções da empresa.

No entanto, o uso de Inteligência Artificial não para por aí. Existem inúmeros vídeos e editais de grandes empresas de tratores com máquinas autônomas conduzidas por IA, como o citado anteriormente pela Case, que visam reduzir o número de mão de obra nas atividades rurais pesadas como plantio, manutenção e colheita, que otimizarão os custos produtivos.

Além dos impactos específicos de cada área, é possível dizer que, de acordo com os especialistas, a IA ajudará a elevar o setor canavieiro brasileiro para um novo patamar de tecnologia, que otimizará o uso de cada hectare produtivo, reduzindo os riscos de investimento na cultura. “A tecnologia também dará agressividade comercial e ajudará a garantir lucratividade aos participantes desta cadeia, visto que se trata de um mercado com margens apertadas e influenciado por parâmetros globais que interferem na rentabilidade. Portanto, quanto mais acertos cada elo da cadeia sucroenergética tiver em detrimento da IA, maior será a maturidade e padronização do setor para oferecer um produto de alto rendimento e qualidade”, opina Frederico Correia.

Segundo Venturelli, os dois principais pilares da mudança são compostos pelo tempo e o erro. “Tudo que conhecemos como tempo de processo e reação terá uma grande mudança. Viveremos o tempo real verdadeiro, não o que temos atualmente, pois precisamos ainda consolidar dados irreais em muitas ocasiões. Com a IA o erro passará a ser muito raro, diferentemente de hoje que é comum. Do planejamento a logística, passando pela produção a qualidade, esses são os grandes impactos da operação na cadeia produtiva do setor”, argumenta o especialista.

OS DESAFIOS DA IA NO SETOR

A aplicação da Inteligência Artificial no agronegócio tem como objetivos aumentar a produtividade, a qualidade, a assertividade e as tomadas de decisões

Para os que estão assustados e achando que seus empregos estão com os dias contados, acalmem-se! As pessoas não serão substituídas pura e simplesmente, segundo o engenheiro de Venturelli. O que haverá é uma grande mudança de como o humano irá lidar com as máquinas. O operador da usina do futuro irá falar com o centro de operações e não usará mais teclado ou monitor. O sistema de IA irá conduzi-lo a operações e manutenção de planta, como alta eficiência e máxima segurança.

“Está aí a resposta sobre o desafio. O grande desafio serão as pessoas. Estar preparado para lidar em ambientes digitais e fazer com que a máquina seja a ferramenta. Os profissionais precisam ser treinados a curto prazo para que a indústria possa absorver parte desta tecnologia. Mas, a longo prazo, uma mudança radical no que se ensina, no conhecimento em ciências básicas como matemática, programação, estatística para depois chegar no uso de Big Data, da virtualização, da realidade aumentada. Formando assim um novo trabalhador. O trabalhador do futuro, íntimo da IA”, detalha Venturelli.

Para o arquiteto de soluções da Logicalis, outro desafio é o investimento público-privado para o desenvolvimento desta tecnologia em todo o setor, já que esta cultura está localizada em uma extensa área de zoneamento dentro dos ambientes tropicais e subtropicais brasileiros. “Digo isso, pois a pesquisa não pode ficar concentrada nos grandes centros ou em dois ou três polos de tecnologia do Sudeste, pois existem diferentes cenários ao longo deste país que tem dimensões continentais.”

Outro grande desafio para o desenvolvimento de IA, ele adiciona, é a conectividade rural, já que hoje o país não tem cobertura de rede móvel 3G/4G em todas áreas agricultáveis do Brasil. “Pensando nisso, oferecemos um diversificado portfólio de tecnologias de conectividade, como torre de rede móvel, rádio IP, hotspot WiFi, satélite, SigFox, Lora, entre outras, para solucionar esta grande barreira, fundamental para integração de soluções digitais para o cultivo de cana, viabilizando a transferência de dados, voz e imagens no ambiente rural”, destaca.

“A importância da IA no setor é como escutar que o homem vai a Marte. Sabemos que ele irá, mas ainda parece muito longe, não parece coisa de nosso dia a dia. Mas esse é o engano. Já usamos IA em nosso dia a dia, a tecnologia está aí, e é barata. Mas são as pessoas que devem levar a cabo isso. Já vivemos o paradoxo do velho e do novo. Quem já tem muito anos de usina tem que trazer gente nova, com formação tecnológica e deixar essa nova geração tomar conta do setor. Claro, sendo conduzido pela experiência, mas em outro patamar de pensamento. Esse é outro grande desafio: deixar as cadeiras para os novos”, salienta Venturelli.

Correia afirma que as usinas já reconhecem a importância da implementação de IA na sua cadeia de valor e visualizam o retorno financeiro que isso pode trazer, no entanto, esbarram na falta de infraestrutura de conexão em toda área de atuação. “Por isso, contar com empresas integradoras de soluções fim a fim para o setor, que oferecem desde a conectividade, sensores, data centers, até tecnologias disruptivas, como Internet das Coisas e Inteligência Artificial, é fundamental para obter sucesso na adoção e experiência final”, finaliza.

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