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Agricultura Inteligente: Realidade Mista e Inteligência Artificial

A realidade mista (MR) e a inteligência artificial (IA) podem melhorar a produção e a eficiência das fazendas. E novos casos de uso e aplicações na agricultura estão surgindo. Por exemplo, essas tecnologias podem permitir que os agricultores regulem melhor a saúde das culturas, conduzam análises de solo, gerenciem remotamente equipamentos e muito mais, expondo novas oportunidades de crescimento.

Mesmo em nosso mundo moderno, a agricultura continua sendo uma indústria central. Os seres humanos envolvidos no agronegócio estão trabalhando dia e noite para aumentar o rendimento das colheitas e o crescimento da pecuária. As tecnologias de realidade mista (MR) e inteligência artificial (IA) representam algumas das mais recentes e excitantes avenidas que esses inovadores do agronegócio estão buscando para transformar a agricultura clássica em agricultura inteligente.

O que é a realidade mista?
O novo termo “realidade mista” (ou “realidade híbrida”) está se tornando mais popular nos dias de hoje. Refere-se à sobreposição de informações digitais ou simuladas no mundo real: uma mistura de realidade “real” e realidade “virtual”, levando a uma realidade “mista” ou “híbrida”.

Enquanto a Realidade Virtual (VR) transporta você para um mundo digitalmente gerado, a Realidade Mista (MR) oferece a oportunidade de explorar a união de um ambiente virtual e do mundo real simultaneamente.

Crédito de imagem: bridge.occipital
Por que o MR é útil para agricultura inteligente?
A tecnologia de mapeamento 3D nos permite transformar campos em ambientes virtuais. Os agricultores podem, assim, criar diferentes cenários de cultivo, auxiliar no monitoramento ou controle de equipamentos remotos e muito mais. Estamos apenas começando a explorar as possíveis informações digitais em camadas em nossos mundos físicos. Imagine que você é um fazendeiro e deixe sua imaginação explorar os possíveis casos de uso.

Aprendizado de Máquina na Agricultura
O aprendizado de máquina (ML) é um subconjunto da Inteligência Artificial (AI). É uma técnica derivada de estatística computacional pela qual, em um caso clássico, você fornece grandes quantidades de dados em modelos estatísticos para “treiná-los” para reconhecer padrões em dados futuros.

Na agricultura, o ML pode funcionar da seguinte maneira: você alimenta seu algoritmo ML com um conjunto de dados. Por exemplo, você faz o upload de algumas fotos com descrições como “milho”, “trigo”, “ervas daninhas”, “soja” etc. Você treina seu algoritmo corretamente para identificar esses tipos de coisas quando, digamos, uma câmera de um trator autônomo começa a tirar em imagens que nós – e agora seu algoritmo ML – saberíamos são “milho”, “trigo”, etc. E seu algoritmo idealmente continuaria a melhorar com o tempo.

As fazendas podem gerar muitos dados úteis sobre a saúde das culturas, clima, solo e muito mais. Tendo em mente as capacidades da ML, os líderes do agronegócio não podem ignorar o valor potencial dos aplicativos de ML na agricultura.

Casos de uso de RM e IA em agricultura inteligente
Realidade mista: Como já discutimos, os aplicativos na agricultura fornecem aos agricultores uma oportunidade de observar as condições da colheita usando “capacetes” ou “óculos de proteção” habilitados por RM. Todos os dados de alimentação da câmera seriam processados ​​por borda ou enviados para a nuvem análise ML de escala.

Crédito de imagem: huxley
Tratores Autônomos: Estes apareceram pela primeira vez em 2012. Especialistas acrescentaram a navegação de rádio, um giroscópio a laser e inteligência artificial a um trator. Como resultado, o trator foi capaz de seguir a rota que um motorista havia treinado anteriormente para seguir. O principal objetivo da inteligência artificial na agricultura é treinar sistemas para se tornarem autônomos.

Crédito de imagem: John Deere
Visão Computacional: Com este tipo de tecnologia, tratores ou outros equipamentos agrícolas inteligentes seriam equipados com câmeras, GPS e conectividade (provavelmente celular) capazes de lidar com a taxa de transferência de dados de vídeo, o que é significativo. No entanto, o processamento de borda pode ativar alguma detecção de objeto no trator sem exigir que todos os dados sejam enviados para a nuvem. Um sistema de visão computacional permite ao trator localizar, detectar obstáculos, colher certos tipos de culturas, mas não outras, etc.

Irrigação Inteligente com Inteligência Artificial: As pessoas usam irrigadores para regar plantas ou pulverizar produtos químicos, mas hoje em dia, sistemas de irrigação mais modernos com tecnologia ML integrada são capazes de distinguir ervas daninhas das culturas e pulverizar as primeiras com herbicidas. Isso significa que menos herbicida é aplicado e, portanto, menores custos e alimentos mais seguros.

Satélites com IA: Uma startup chamada Harvesting é capaz de analisar dados de satélite e prever a produção de milho através de um algoritmo proprietário de aprendizado de máquina que pode identificar a condição geral das plantas.

À medida que nossa sociedade se aproxima cada vez mais da agricultura inteligente, os lucros e benefícios são teoricamente ilimitados. Os resultados atuais de aplicativos agrícolas inteligentes são muito bons. No entanto, através da inteligência artificial e da realidade mista, podemos ir além.