Você sabia que o uso de Machine Learning na agricultura está revolucionando esse setor da indústria? Saiba como isso acontece!

 

O surgimento das fazendas inteligentes e o uso de Machine Learning na agricultura, com seus algoritmos de alta precisão, é o novo conceito que está em alta hoje em dia. 

 

Com o objetivo de aumentar a quantidade e a qualidade dos produtos, esse movimento de ponta promove um crescimento sustentável da produtividade para todos que trabalham no setor agrícola.

 

A agricultura se torna digital e agora estamos observando a 4ª Revolução Agrícola. As máquinas cotidianas aprendem a resolver tarefas complicadas e estão fazendo isso melhor com o tempo. 

 

No artigo de hoje vamos entender como máquinas estão transformando o setor agrícola. Confira!

QUAIS OS IMPACTOS DO MACHINE LEARNING NA AGRICULTURA?

A inteligência artificial está sendo usada em vários lugares, como casas e escritórios, e agora chega também nos setores agrícolas. O uso de Machine Learning na agricultura tem como objetivo melhorar a produtividade e a qualidade das culturas, mas não é apenas isso.

 

Veja alguns dos principais impactos causados por essa tecnologia:

MAIS NEGÓCIOS

Os varejistas de sementes usam essa tecnologia agrícola para produzir dados e assim criar melhores colheitas. Enquanto as empresas de controle de pragas as estão usando para identificar as várias bactérias, insetos e vermes que contaminam as lavouras.

AUMENTAR O RENDIMENTO 

As tecnologias de Inteligência Artificial na agricultura, são usadas, por exemplo, para determinar qual milho e quais condições produzirão o melhor rendimento. Ele também determinará qual condição climática dará o maior retorno.

 

Tudo para aumentar a precisão e a produtividade da lavoura.

IDENTIFICAÇÃO DE PRAGAS

DRONES SOBREVOAM OS CAMPOS, TIRANDO FOTOS DA PLANTAÇÃO EM BUSCA DE ANOMALIAS. QUANDO UMA PRAGA É ENCONTRADA, A IA FORNECE UMA SOLUÇÃO IMEDIATA QUE AJUDA O TÉCNICO A EXECUTAR OUTRAS AÇÕES. TAMBÉM RECOMENDARÁ O PRODUTO QUÍMICO A SER USADO PARA MATAR OS INSETOS.

Como as máquinas aprendem essas atividades?

A ideia por trás do aprendizado das máquinas, é que elas possam otimizar suas programações de maneira autônoma, conforme vão adquirindo novos dados.

 

Em outras palavras, desempenho do modelo Machine Learning melhora à medida que ganha experiência ao longo do tempo. 

 

Veja dois exemplos de aplicações do Machine Learning na agricultura que aprendem ao longo do tempo:

ROBÔS DE AGRICULTURA

A maioria das empresas agora está programando e projetando robôs para lidar com a tarefa essencial relacionada à agricultura, como a colheita, por exemplo. 

 

Este é o melhor exemplo de aprendizado de máquina na agricultura.

MONITORAMENTO DA COLHEITA E DO SOLO

Os dados são então coletados usando os drones e outros softwares para monitorar as plantações e também o solo. Eles também usam o software para controlar a fertilidade do solo.

ISSO É SÓ O INÍCIO

As informações são essenciais para a utilização do Machine Learning na agricultura moderna, seja para a criação de novos produtos ou até a colocação das sementes nas zonas de gerenciamento corretas.

 

À medida que a tecnologia avança, especialistas e tecnólogos da indústria estão trabalhando juntos para imaginar soluções que nada mais eram do que ficção científica há alguns anos. Tudo isso para transformar e otimizar a forma que as coisas são feitas no campo.