Você sabe como os produtores rurais podem obter melhores resultados em sua produção utilizando seus próprios dados?

A cultura de dados, nos mais diversos segmentos da sociedade, demonstrou que veio para ficar, sendo que na agricultura e pecuária não é diferente. A Inteligência Artificial no Agronegócio tem se mostrado uma importante aliada aos produtores, principalmente visando uma produção mais sustentável, rápida e rentável.

No entanto, mesmo estando nessa era do Big Data e com toda essa euforia relacionado aos dados do campo, será que o agricultor e o pecuarista estão utilizando bem todos esses dados que são coletados? Será que eles sabem o poder desses dados?

Uma infinitude de novas ferramentas vem sendo aprimoradas e implementadas com a utilização de técnicas avançadas de Machine Learning. Exemplos não faltam dessas tecnologias com aplicações na agronomia, como por exemplo no controle de pragas e doenças no campo. É possível realizar simulações precisas e modelos preditivos em relação ao comportamento da propagação de algumas pragas, que atormentam desde os pequenos até os grandes produtores.

Outro exemplo bem interessante é a possibilidade de criação de modelos de detecção de focos de incêndio, principalmente em lavouras de milhares de hectares. Tal detecção é possibilitada devido à análise e modelagem dos dados advindos de drones e satélites.

Além disso, uma outra exemplificação muito interessante e surpreendente é a criação de modelos avançados de Machine Learning que permitem o melhoramento genético, gerando maior produtividade agrícola. A partir dos dados existentes sobre os diferentes tipos de plantações, as máquinas realizam simulações e modelos estatísticos referente ao seu desempenho em diferentes condições de solo e clima. Tais simulações agilizam muito os resultados. Assim, o melhoramento genético é feito com maior exatidão, economizando tempo e recursos.

Portanto, como demonstrado e exemplificado, a cultura de Data Science tem incontáveis aplicações para o produtor rural, a pergunta que ele precisar responder e o problema que ele quiser resolver, é totalmente viável desde que se tenha uma boa e confiável fonte de dados!

Nos próximos artigos, o intuito será demonstrar mais tecnicamente e com mais detalhes, alguns dos exemplos citados. Com isso, esteja sempre atento ao nosso blog acompanhando todas as novidades! Até a próxima 

Matheus Mendes Galvão – Data Scientist

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