O setor do agronegócio enfrentará exigências cada vez maiores por eficiência, devido ao desafio do crescimento da demanda por alimentos e água, acompanhado pela limitação territorial para o plantio.

Nesse cenário, as chamadas “fazendas inteligentes”, ou Smart Agriculture Systems (SAS), foram criadas com esse propósito: a melhoria da produtividade no campo. No artigo Tendências em Smart Agriculture System (SAS), produzido pela KPMG, são destacados alguns insights importantes sobre o tema.

A mensuração dos resultados e o desenvolvimento de novas estratégias sempre foram desafios para o agronegócio. Para contribuir com esses processos, tecnologias emergentes têm sido adotadas gradativamente, como a Internet of Things (IoT, ou Internet das coisas, em português), que é capaz de otimizar a utilização de insumos por meio de algoritmos de inteligência artificial.

O processo de captura de dados das fazendas inteligentes é possível pela utilização de módulos de IoT, que podem ser instalados no ambiente para medir condições climáticas como sol, chuva e umidade relativa.

Edge AI application: os sistemas tradicionais de SAS utilizam a IoT para captura dos dados e o poder de computação em nuvem (clouds) para a realização dos treinamentos dos algoritmos e para as tomadas de decisão. A mudança para sistemas de inteligência artificial (IA) de borda (edge AI applications) faz com que os periféricos sejam mais independentes e realizem detecções em tempo real.

Soluções de código aberto: a experiência e o banco de dados de uma fazenda podem ser compartilhados com outras para a construção de uma base de conhecimento mais sólida. Nesse cenário, as fazendas inteligentes podem ser criadas no modelo plug-and-play e de forma modular, utilizando soluções open source e open hardware.

Padrão do trabalho: o diferencial no setor do agronegócio se dará pelos modelos de IA, capazes de aprimorar o processo produtivo devido à automação da produção, já que a maioria dos equipamentos agrícolas serão autônomos.

Ameaças cibernéticas: caso o controle e a tomada de decisão tenha origem nos sistemas em cloud, ataques cibernéticos podem colapsar a produção de uma SAS. Em virtude desse risco, a segurança do ambiente cibernético é um ponto crítico.

Cultura direcionada por dados: no futuro, modelos machine learning (ML) podem ser utilizados para estudar padrões climáticos em locais geográficos específicos e definir qual a melhor cultura para uma determinada região.

Tecnologia 5G: a maior taxa de transmissão de dados e área de cobertura das redes 5G são importantes para o monitoramento em tempo real das fazendas e conexão das máquinas agrícolas, como tratores e drones inteligentes.

IoT verde: ao obter eficiência energética, os sistemas IoT contribuem para reduzir as pegadas de carbono no agronegócio. Atualmente, IoT verde está focado em smart cities (cidades inteligentes), mas um paralelo pode ser feito com as SAS, que conseguem utilizar a IoT como base para a captura dos dados.