No agronegócio os dados apresentam cada vez mais importância. Os agricultores utilizam cada vez mais informações para tomar decisões sobre cultivo, irrigação, acompanhar os rendimentos das safras, identificar pragas, doenças, monitorar as condições do solo, otimizar as operações e produzir alimentos com melhor qualidade por meio da coleta de informações.
Ciência de dados na agricultura
A aplicação da ciência de dados na agricultura apresenta-se de forma incipiente. Entretanto, existem várias formas de beneficiar a cadeia de produção agropecuária, desde grandes empresas até agricultores familiares. Abaixo são apresentados alguns benefícios da ciência de dados na agropecuária:
- A ciência de dados vem ajudando a melhorar o rendimento das safras, fornecendo melhor compreensão sobre as condições ideais de cultivo para culturas específicas;
- Redução do desperdício em toda a cadeia de abastecimento, do campo à mesa;
- Desenvolvimento de novas variedades de plantas e animais mais resistentes a doenças e pragas;
- Auxilia o agricultor a compreender e a responder às mudanças climáticas;
- Auxilia no desenvolvimento de novas práticas agrícolas sustentáveis que visam proteger e melhorar o meio ambiente.
A agricultura de precisão e a pecuária de precisão são dois exemplos das inúmeras aplicações da ciência de dados no agronegócio. Alguns exemplos como a ciência de dados são utilizados na agricultura.
Mapeamento digital de solos e culturas
Solo e culturas podem ser mapeados usando ciência de dados. Os agrônomos podem utilizar esta informação para compreender melhor as necessidades das culturas, enquanto os agricultores podem utilizá-la para fazer uma utilização mais eficaz das suas terras. A ciência de dados também pode ser usada para prever o rendimento das colheitas e as tendências climáticas.
Previsão do tempo
Os agricultores usam a ciência de dados para prever com precisão a produção agrícola e as tendências climáticas. Os agricultores costumavam basear suas escolhas em seus conhecimentos prévios e palpites sobre o clima. No entanto, este método é frequentemente incorreto, resultando em baixos rendimentos agrícolas e perdas econômicas. Graças à ciência de dados, os agricultores podem agora utilizar dados históricos para encontrar padrões climáticos.
Recomendação de fertilizantes
O estudo da coleta de conhecimento de enormes bancos de dados é conhecido como ciência de dados. Por meio dessa técnica os agricultores estão usando a ciência de dados para otimizar tudo, desde o uso de fertilizantes até a irrigação.
Controle de pragas e detecção de doenças
O manejo de pragas e a detecção de doenças estão entre as aplicações mais cruciais. Os cientistas de dados podem criar modelos que podem prever quando e onde as doenças provavelmente aparecerão, examinando dados sobre o crescimento das culturas, o clima e as condições do solo.
Mudanças no Clima
Em muitos aspectos, a ciência de dados está a ajudar os agricultores nos seus esforços de adaptação às alterações climáticas.
O benefício mais significativo da ciência de dados para os agricultores pode ser uma maior compreensão de como as plantas reagem às variações de temperatura e dos padrões de precipitação. Com isso os agricultores podem modificar as suas técnicas de cultivo visando como as plantas reagem às condições atuais.
Alguns exemplos de como podem ser utilizados na pecuária.
Coleta contínua ou em tempo real de dados de sensores
Dados em tempo real, como temperatura, movimento e emissões respiratórias de animais são coletados por meio de sensores. Os dados coletados podem ser internos (dentro da fazenda) ou externos (de fora da fazenda).
É desejável o uso de tecnologia de sensores precisos e de baixo custo, ou seja, bateria de longa duração, facilidade de uso, número reduzido, menor impacto ambiental e não invasivo para os animais.
Integração e armazenamento de dados
Os dados coletados são integrados, armazenados e, posteriormente, utilizados nas etapas seguintes. A integração é crucial porque os dados provêm de fontes heterogêneas com diferentes formatos e modalidades.
Análise de dados, aprendizado de máquina, simulação e modelagem
Os dados obtidos são utilizados para análises posteriores que visam fornecer insights sobre a situação atual da fazenda.
A simulação de uma exploração pecuária em laboratório é o primeiro passo para a construção de um modelo real para o problema. No entanto, a simulação por si só não é suficiente, uma vez que as explorações pecuárias reais são demasiado complexas para serem simuladas.
Detecção e sinalização de eventos
As ocorrências de eventos relevantes são detectadas e divulgadas às partes interessadas. Várias abordagens estatísticas e de aprendizado de máquina são geralmente adotadas para detecção de eventos.
Sendo assim uma das ferramentas que visam otimizar os dados que são gerados na propriedade e transformados em informações se dá pela experimentação na fazenda.
A experimentação na fazenda segue um processo interativo no qual são geradas informações práticas que os agricultores podem compreender facilmente, avaliar e converter prontamente para práticas agrícolas.
A experimentação na fazenda envolve avaliar uma variável de gestão, observando e depois discutindo o resultado, com o objetivo principal de estimular a aprendizagem baseada em evidências e decisões. Os experimentos são incorporados na gestão dos agricultores e, portanto, são geralmente conduzidos em escala de campo.
Figura 1. Processo da experimentação na fazenda (Lacoste, 2021).
A experimentação na fazenda gira em torno de dados, produzidos nas áreas dos agricultores cuja análise necessita o envolvimento de um especialista (etapas 2 a 6). Na outra via mecanismos de coaprendizagem e compartilhamento entre as partes são fundamentais para tomar decisões a partir desses dados, ou seja, construir a análise para criar valor na forma de percepções de gestão que são úteis (etapas 5 a 8).
Considerações finais
O setor agrícola pode transformar-se graças à ciência de dados. Embora os agricultores tem o hábito de armazenar informações sobre as suas culturas e produção animal durante séculos, recentemente obtiveram os meios para interpretá-las.
Os agricultores podem compreender melhor as suas culturas e produção animal e decidir como cuidar delas, utilizando o poder da ciência de dados com a assistência de cientistas de dados agrícolas.
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