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Contagem Automática de Rebanhos com Drones
Os drones são uma solução inovadora para contar automaticamente o gado no pasto. Essa contagem é essencial para a gestão adequada da terra, no entanto é demorada quando realizada manualmente. Os drones cobrem grandes áreas rapidamente, inclusive locais de difícil acesso.
A tecnologia possibilita decisões ágeis, evitando assim prejuízos com doenças ou seca. Pecuaristas de grandes propriedades com relevo acidentado obtêm os maiores benefícios. O investimento em drones gera ganhos expressivos nessas condições.
Identificação de Doenças em Lavouras com Machine Learning
O machine learning está sendo aplicado no reconhecimento de pragas e folhas doentes. Isso permite o diagnóstico precoce e o tratamento adequado. A Embrapa desenvolveu um banco de imagens rotuladas, o Digipathos, a fim de treinar sistemas de IA na identificação de doenças.
Os aplicativos com essa tecnologia ajudam produtores sem acesso rápido à assistência técnica. As ferramentas não substituem agrônomos, porém agilizam o diagnóstico em campo. O machine learning se tornará cada vez mais preciso conforme os modelos forem treinados com mais dados sob diferentes condições.
Novas Técnicas de Rotulagem Economizam Tempo
Rotular imagens manualmente limita o potencial do machine learning. Técnicas inovadoras como a leitura de ondas cerebrais já rotulam imagens em segundos. Isso permite que se treine os algoritmos com mais dados e em menos tempo.
Ordenha Robotizada Libera Mão de Obra na Pecuária Leiteira
A ordenha automatizada com robôs melhora a gestão e produtividade de laticínios. O investimento em automação maximiza a eficiência, liberando assim os trabalhadores para funções estratégicas. A tecnologia proporciona rotinas flexíveis e bem-estar animal.
Desafios para Implementação em Larga Escala
A variabilidade do ambiente agrícola dificulta aplicações em larga escala. Os modelos precisam ser treinados com grandes volumes de dados sob as mais diversas condições. No entanto, tecnologias com variabilidade controlada, como detecção de ervas daninhas, já são utilizadas com sucesso.
Conclusão
A inteligência artificial trará avanços significativos à agropecuária brasileira. Controlar dados e variabilidade ambiental são os principais desafios. Mas o potencial para aumentar a eficiência e rendimento no campo é enorme. O agronegócio nacional continuará inovando com novas tecnologias.
