Uso de Machine Learning na Agricultura

Muito se tem falado novo conceito, "Agricultura Inteligente", fenômeno que vem com o objetivo de tornar a agricultura mais eficaz com a ajuda de algoritmos muito preciso. E como não podia deixar de ser, o que impulsiona tudo isso é o Aprendizado de Maquina (Machine Learning).
Machine Learning (ML) é a área da ciência de dados que permite atribuir ás máquinas a capacidade de aprender sem serem estritamente programadas. Aliada ao fenômeno Big Data, a computação de alto desempenho permite criar novas oportunidades para o Agronegócio.

ML pode e deve ser aplicado em todo o processo de cultivo e colheita, seja qual for a especie cultivada. Desde o plantio da semente, á preparação do solo com drones treinados utilizando modelos de visão computacional, seleção de sementes e a medição da quantidade de água utilizada no processo de rega, terminando com robôs, efetuando a colheita, conseguindo identificar o nível de amadurecimento da especie plantada, mais uma vez, recorrendo á visão computacional.

Nós na Incube, ficamos de tal forma fascinados com essa implementação de ML que decidimos estudar mais detalhadamente todas as etapas, e como é óbvio, compartilhar com nossos leitores e clientes.

Reconhecendo espécies

Enquanto a abordagem humana tradicional para a classificação de plantas seria comparar a cor e a forma das folhas, o aprendizado de máquina pode fornecer resultados mais precisos e rápidos, analisando a morfologia da veia da folha, que carrega mais informações sobre as propriedades da folha

Gerindo o Solo

Saber gerir a água em qualquer processo de agricultura define o equilíbrio hidrológico, climatólogo e agrônomo. Atualmente o uso de ML está relacionado com estimativas de evapotranspiração diária, semanal e mensal, otimizando assim os sistemas de irrigação, aliada á previsão da temperatura diária pela análise do ponto de orvalho, que por sua vez auxilia a identificar fenômenos climáticas esperados e estimar a evapotranspiração e evaporação

Fazenda Automatizada

Técnicas de aprendizado de máquina são usadas para cuidar de plantas treinando Veículos Aéreos / Terrestres Não Tripulados (drones / bots). Estas máquinas podem ser usadas para muitos propósitos, inclusive para semeadura automatizada, aplicação de pesticidas e nutrientes de plantas, eliminação de ervas daninhas, irrigação e colheita.

Previsão de Rendimentos

Ter a capacidade de prever rendimentos, sempre foi um dos tópicos mais importante em qualquer segmento da agricultura, uma vez que impacta na definição de mapeamento e estimativa de toda a produção.

Para tal, eram utilizados mecanismos de análise com dados históricos, mas mais uma vez ML veio revolucionar, aliando a visão computacional, de forma a fornecer dados em movimento de uma análise multidimensional abrangente de todas as culturas, clima e condições econômicas.

Detectando Doenças

Uma prática usada milenarmente, é a pulverização uniforme de pesticidas, para controle de pragas e doenças da plantação. ML é usada como gerenciamento geral da agricultura de precisão, permitindo assim na elaboração de medidas milimetricamente reguladas de pesticidas, auxiliando numa melhore gestão e redução de custos.

Ter uma colheita de qualidade

Ter uma classificação precisa e de alta qualidade, certamente que aumenta o preço final do produto e por sua vez os lucros da fazenda. ML pode fazer uso de dados e interconexões aparentemente sem sentido para revelar novas características que desempenham um papel na qualidade geral das culturas. 

Utilizando algoritmos de ML, o monitoramento da saúde das culturas pode ser de alto nível de preciosismo utilizando dados históricos e técnicas de treinamento em tempo real , suando sensores e imagens de drone/ satélite.

Combatendo Invasores

Não só de doenças uma cultura pode ser afetada, as ervas daninhas são uma dor de cabeça constante e das ameaças mais importantes de qualquer cultivo, pois são difíceis de detectar e discriminar.

O uso da visão computacional com algoritmos de ML podem melhoras a detecção e discriminação de ervas daninhas com um custo muito baixo e sem qualquer impacto ambiental nem efeitos colaterais.

Com essa tecnologia bem implementada, o uso de herbicidas pode ser praticamente extinto da agricultura.

As redes neurais podem ser utilizadas para identificação de defeitos em potencial, tanto do solo como das plantas. Com algoritmos de processamento de imagem aleados a dados históricos e atuais de pragas, solo e clima.

Produção Pecuária

Semelhante ao manejo de culturas, o aprendizado de máquina fornece previsão e estimativa precisas dos parâmetros de cultivo para otimizar a eficiência econômica dos sistemas de produção animal, como a produção de gado e ovos. Por exemplo, os sistemas de previsão de peso podem estimar os pesos futuros 150 dias antes do dia do abate, permitindo que os agricultores modifiquem as dietas e condições, respectivamente.

Saúde do Animal

Cada vez mais a preocupação com o bem estar do animal é uma realidade nas fazendas, pois é de conhecimento geral que um animal "feliz" produz um produto de maior qualidade, não só na sua qualidade como na produção de leite.

Os classificadores de comportamento animal podem conectar seus sinais mastigatórios à necessidade de mudanças na dieta e a seus padrões de movimento, incluindo a postura, movimentação, alimentação e bebida.

Podem também informar a quantidade de stress a que o animal está exposto e criar análises preditivas de sua suscetibilidade a doenças e ganho de peso.

Modelos de Machine Learning 

ML no agronegócio, não é um truque de mágicas, mas sim um conjunto de modelos bem definidos que coletam determinados dados, apalacianando algoritmos específicos para alcançar os resultados necessários.

Até agora, a distribuição de aprendizado de máquina é desigual em toda a agricultura. Principalmente, técnicas de aprendizado de máquina são usadas em processos de gerenciamento de culturas, seguindo com o gerenciamento de condições agrícolas e gestão de gado.

As técnicas de aprendizado de máquina podem ser usadas para prever o rendimento, a qualidade da cultura, as demandas do lado de entrada, as necessidades de agregação de saída levando à otimização da cadeia de suprimentos (entrada e saída), intervenção política e decisões de aquisição.

As Redes Neurais Artificiais são inspiradas na funcionalidade do cérebro humano e representam um modelo simplificado da estrutura da rede neural biológica emulando funções complexas, como geração de padrões, cognição, aprendizado e tomada de decisão. Tais modelos são tipicamente usados ​​para tarefas de regressão e classificação que provam sua utilidade no manejo de culturas e na detecção de ervas daninhas, doenças ou características específicas

Tarefas mais complexas, como a medição do bem-estar animal, requerem abordagens diferentes, como sistemas classificadores múltiplos em ensemble learning ou modelos bayesianos – modelos gráficos probabilísticos nos quais a análise é realizada dentro do contexto da inferência bayesiana.

Fazendas dirigidas por Machine Learning já estão evoluindo para sistemas de inteligência artificial. Atualmente, as soluções de aprendizado de máquina lidam com problemas individuais, mas com maior integração de registro automatizado de dados, análise de dados, aprendizado de máquina e tomada de decisões em um sistema interconectado, práticas agrícolas se transformariam com a chamada agricultura baseada no conhecimento, sendo capaz de aumentar os níveis de produção e qualidade dos produtos e claro, trazendo muitas oportunidades para aqueles que dominam Machine Learning.

Desejamos bons estudos, e não esqueçam de comentar nossos posts!