Riqueza em dados e pobreza em informação. Este foi um conceito mencionado pela primeira vez em 1983, num dos livros de negócios mais vendidos: In Search of Excellence [1]. Em resumo, o livro descreve que várias organizações eram ricas em dados, mas falta-lhes o processo de produzir informação compreensiva e útil para criar uma vantagem competitiva no mercado.
Durante as últimas 4 décadas, a indústria da inteligência artificial cresceu como nunca antes. Seguida pela robótica, Internet das Coisas (IoT), computação de ponta e blockchain. Esta transformação digital permitiu o desenvolvimento de tecnologias que nunca tínhamos visto antes, como a autocondução e carros elétricos, vacinas de RNA mensageiro, azoto verde e muitas mais [2].
Contudo, será que a agricultura está a seguir a esta revolução digital?
Para responder a esta pergunta, é necessário realizar uma investigação "rápida" sobre as ferramentas digitais disponíveis neste sector. Não se preocupe, a equipa Food4sustainability realizou esta investigação e nós fornecer-lhe-emos informações para que possa responder à pergunta anterior. Classificámos as ferramentas digitais na agricultura em 3 grupos:
Tecnologia de sensores remotos: Utilizando vários tipos de tecnologias e sensores que adquirem dados de forma remota (por exemplo, veículos aéreos não tripulados (VANTs), satélites, câmaras multiespectrais, scan laser), estas tecnologias estão entre a vida quotidiana de um agricultor e podem fornecer soluções fiáveis não só para a aquisição de dados, mas também para permitir ao agricultor poupar muitos recursos com uma agricultura de precisão.
Neste contexto, as tecnologias de deteção remota podem trazer soluções agrícolas inteligentes, tais como a aplicação de taxa variável de fertilizantes, produtos químicos e compostos biológicos, detetar e prever a ocorrência de pragas e doenças, avaliar o estado nutricional das culturas utilizando uma abordagem quase em tempo real, sistemas de previsão mais precisos de temperatura, pluviosidade e ocorrência de eventos extremos (por exemplo, secas, inundações, geadas), irrigação de precisão e deteção de stress hídrico [3].
IoT e digitalização: Os sensores IoT são utilizados para recolher vários tipos de dados das culturas e do ambiente. Este tipo de dados pode ser explorado pelos agricultores para desenvolver soluções inteligentes na agricultura e permitir-lhes tomar melhores decisões sobre a gestão das colheitas. A Comissão Europeia afirma que a combinação de dados IoT em tempo real com dados de sensores remotos é a chave para realizar uma agricultura de precisão [4].
Alguns exemplos de sensores que fornecem dados em tempo real incluem sensores óticos (como o VANTs e as suas câmaras mencionadas anteriormente), sensores eletroquímicos que estão disponíveis para analisar vários parâmetros do solo (por exemplo, humidade do solo, temperatura, pH), sensores de posicionamento (GPS, estações sem fios) e sensores automatizados para regulação da pulverização. Vários outros exemplos podem ser encontrados aqui [5].
Desenvolvimento de software e integração de dados: A fim de evitar a situação riqueza em dados e pobreza em informação mencionada anteriormente, é necessário integrar todos os dados fornecidos pelos sensores num único espaço e gerar informação relevante. A isto chama-se, normalmente, um sistema de apoio à decisão, que ajudará o utilizador final a tomar decisões baseadas em vários níveis de informação.
A aplicação de todas estas tecnologias na agricultura pode melhorar significativamente a produtividade, analisando várias camadas de informação: solo, cultura, doenças e pragas, climatologia e ocorrência de eventos extremos. Num sector tão competitivo como este, os agricultores devem estar conscientes das novas tecnologias que são propostas para reduzir as perdas na agricultura e aumentar a produtividade das culturas [6].
Esta é apenas a ponta do iceberg! Se estiver interessado em saber mais sobre soluções digitais na agricultura, não perca a nossa série de webinars sobre este tema!
Referências:
[1] Van de Ven, A.H., 1983. In Search of Excellence: Lessons from America's Best-Run Companies.
[2] MIT Technology Review, 10 breakthrough technologies 2021, available at:
https://www.technologyreview.com/2021/02/24/1014369/10-breakthrough-technologies-2021/
[3] Sishodia, R.P., Ray, R.L. and Singh, S.K., 2020. Applications of remote sensing in precision agriculture: A review. Remote Sensing, 12(19), p.3136.
[4] European Comission, Shaping Europe’s digital future, available at:
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/digitisation-agriculture
[5] Moysiadis, V., Sarigiannidis, P., Vitsas, V. and Khelifi, A., 2021. Smart farming in Europe. Computer science review, 39, p.100345.
[6] Wolfert, S., Ge, L., Verdouw, C. and Bogaardt, M.J., 2017. Big data in smart farming–a review. Agricultural systems, 153, pp.69-80.
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