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Internet das coisas na otimização da produtividade agrícola

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A internet das coisas está sendo aplicada para capturar dados de drones, imagens de satélites, sensores e colheitadeiras automáticas, usando todas essas informações para melhorar desde o plantio até o armazenamento e a logística de toda a cadeia produtiva

Máquinas que se comunicam sem interferência humana, trocando dados pela rede, já são realidade no campo. E no futuro os equipamentos agrícolas terão cada vez mais sensores conectados à internet. A inteligência artificial aplicada à agricultura pode melhorar os processos produtivos e apoiar a tomada de decisão pelo agricultor, reduzindo custos e trazendo mais rendimento.

A internet das coisas (IoT, na sigla em inglês) deve movimentar US$ 8 bilhões no Brasil este ano, segundo a empresa de pesquisa IDC. Para falar sobre o potencial da IoT na agricultura, a chefe-geral da Embrapa Informática Agropecuária (Campinas, SP), Silvia Massruhá, participa do Fórum Mundial sobre a Internet das Coisas (The World Forum on The Internet of Things 2018 – WF-IoT), realizado de 5 a 8 de fevereiro, em Cingapura, com a palestra “Perspectivas da IoT na agricultura brasileira: da biotecnologia ao big data para a agricultura sustentável e inteligente”.

Estima-se que os objetos interconectados estão presentes em 10% dos lares brasileiros. Desde geladeiras, relógios, televisores e automóveis, há uma série de “coisas” que se conectam enviando e recebendo dados on-line. Carros autônomos, robôs e máquinas inteligentes, que conversam entre si, podem gerenciar o uso de energia e insumos, tornando o processo produtivo mais eficiente.

A aplicação da tecnologia de IoT permite fazer uma melhor gestão do uso da energia elétrica ou ainda controlar o tráfego de veículos nas grandes cidades, entre outros casos. O conceito de “smart cities” inspirou o das fazendas inteligentes. Nelas os processos de gestão e produção estão integrados. Com os sensores instalados em máquinas agrícolas, é possível obter uma série de informações do solo, por exemplo, que podem orientar as ações de correção de acidez, irrigação e plantio.

“O avanço na área de agricultura de precisão, com sensores instalados nos equipamentos e conectados em rede, indica que a agricultura do futuro deverá ser cada vez mais apoiada pelo conhecimento científico”, explica Silvia. A Embrapa Informática Agropecuária coordena o SitIoT, um ambiente baseado no modelo de inovação aberta instalado no campo experimental da Embrapa Meio Ambiente (Jaguariúna, SP) para que empresas e startups possam testar suas tecnologias, sejam sensores, equipamentos, softwares, dados e modelos.

Um dos desafios da pesquisa agropecuária brasileira é desenvolver soluções de IoT para a agricultura tropical. Para isso, é fundamental estabelecer parceiras com o setor privado, de acordo com Silvia. Além de superar as dificuldades de infraestrutura e conectividade, é preciso adaptar as aplicações para a realidade do continente.

O Plano Nacional de Internet das Coisas, lançado pelo governo no final de 2017, busca acelerar a implementação da IoT em quatro áreas prioritárias: cidades inteligentes, saúde, agricultura e indústria. A previsão é de que essa implementação gere um impacto de até US$ 21 bilhões na agricultura até 2025.

“A ideia é que o Brasil, além de fomentar esse mercado para ajudar o produtor rural a melhorar a sua produtividade, seja referência em IoT na agricultura tropical. Então é a internet das coisas sendo aplicada para capturar dados de drones, imagens de satélites, sensores e colheitadeiras automáticas, usando todas essas informações para melhorar desde o plantio até o armazenamento e a logística de toda a cadeia produtiva”, afirma a pesquisadora.

Com informações da Embrapa Informática Agropecuária

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Como a cadeia produtiva da Geoinformação pode se adaptar às rápidas e constantes mudanças que estão ocorrendo e também buscar novos mercados?

Toda esta evolução digital está baseada em tecnologia móvel, a combinação de inteligência artificial e a observação da Terra, serviços automatizados de localização, big data e análises geográficas em tempo real.

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