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Quatorze unidades de pesquisa da Embrapa ampliam o uso de inteligência artificial (IA) generativa para desenvolver e validar soluções tecnológicas para os sistemas agroalimentares e florestais no Brasil. Estratégica para apoiar a tomada de decisão, a tecnologia se incorpora à construção de modelos integrados nas bases de conhecimento da Empresa, com potencial de escalabilidade, replicação e geração de recomendações prescritivas adaptadas às demandas do setor agropecuário.
Com aplicações que vão da organização e análise de grandes volumes de dados à simulação de cenários produtivos, a tecnologia contribui para agilizar a pesquisa, orientar decisões, qualificar recomendações no campo, contribuir a inovação em sistemas agropecuários e ampliar o acesso ao conhecimento, em integração com ferramentas da agricultura digital.
O uso de IA na pesquisa agropecuária é uma evolução do que já é feito há décadas na Embrapa na análise de dados históricos para reduzir incertezas sobre a atividade agropecuária pela via da agricultura digital e de precisão.
Segundo Kleber Sampaio , pesquisador da Embrapa Agricultura Digital (SP), o domínio desse conhecimento é também um avanço em relação à IA preditiva, já utilizado no contexto científico da Empresa. "Enquanto a primeira antecipação de cenários a partir de dados históricos, a generativa utiliza esses mesmos dados para produzir conteúdos, simulações e recomendações inéditas. É uma inovação no uso de informações geradas pela pesquisa agropecuária", diz.
Exemplos do uso da IA generativa na agropecuária incluem a análise da pesquisa científica ao gerar relatórios técnicos e apoiar a revisão de literatura, além da organização de grandes volumes de dados experimentais. A tecnologia também contribui para a tomada de decisão no campo, por meio da simulação de cenários de clima, produtividade e manejo, da geração de recomendações personalizadas e da integração de dados de solo, clima e genética.
Outros destaques são o desenvolvimento de soluções inovadoras, como a simulação do crescimento de culturas, o apoio ao melhoramento genético e a criação de novos modelos preditivos. E, ainda, uma pesquisa que desenvolveu método que usa laser e inteligência artificial para estimar, em uma única análise, a densidade do solo e o teor de carbono.
Entenda a diferença entre a IA preditiva e a generativaSaiba mais sobre os dois tipos de IA, segundo os pesquisadores da Embrapa Agricultura Digital Jayme Barbedo e Ricardo Inamasu , da Embrapa Instrumentação (SP), respectivamente: A IA Preditiva utiliza técnicas de inteligência artificial, incluindo aprendizado de máquina, modelos estatísticos e abordagens híbridas, para inferir tendências, classificar situações ou estimar ocorrências futuras a partir de dados disponíveis, apoiando decisões sob diferentes graus de incerteza. A IA Generativa foca na criação de novos conteúdos originais (textos, imagens, músicas, códigos e vídeos). Ela não apenas identifica padrões, mas aprende a lógica interna dos dados para gerar algo inédito que siga as mesmas regras. |
O pesquisador Kleber Sampaio, que é o líder do projeto Soluções recomendadas e generativas baseadas em IA para aumento da eficiência, qualidade e resiliência produtiva (SORaIA), vê na IA uma aliada cada vez mais estratégica no apoio a decisões.
O projeto prevê o estímulo à produção de artigos científicos e a consolidação de acervos de dados estruturados para treinamento de modelos e reutilização. O desenvolvimento de ferramentas digitais acessíveis, associado à qualificação de equipes técnicas e institucionais no uso dessas tecnologias, também é alvo da iniciativa.
“É possível que alcancemos a fronteira do conhecimento utilizando um instrumental metodológico ou técnico já superado”, avalia Inamasu. Segundo ele, é importante que tanto as ferramentas de software quanto os de hardware estejam constantemente atualizados.
Vale destacar que as pesquisas nessa área na Embrapa garantem que os algoritmos sigam os padrões éticos no âmbito nacional e internacional em questões como a privacidade de dados sensíveis, previstas na Lei Geral de Proteção de Dados ( LGPD ).
Unidades participantesEmbrapa Agricultura Digital (líder) ● Embrapa Acre (AC) ● Embrapa Agropecuária Oeste (MS) ● Embrapa Amazônia Oriental (PA) ● Embrapa Clima Temperado (RS) ● Embrapa Gado de Corte (MS) ● Embrapa Hortaliças (DF) ● Embrapa Instrumentação (SP) ● Embrapa Mandioca e Fruticultura (BA) ● Embrapa Meio Ambiente (SP) ● Embrapa Milho e Sorgo (MG) ● Embrapa Pantanal (MS) ● Embrapa Pecuária Sudeste (SP) ● Embrapa Territorial (SP) O projeto conta ainda com a colaboração pontual de pesquisadores da Embrapa Florestas (PR), da Embrapa Roraima (RR) e da Embrapa Soja (PR). A Assessoria de Estratégia (Aest) é responsável por atividades de gestão e desenvolvimento de ferramentas. E a Gerência-Geral de Governança Corporativa e Informação (GCI), vinculada à Diretoria de Governança e Informação (DEGI) colabora em atividades de gestão de dados e curação. |
A expansão planejada por meio de iniciativas como os projetos SORaIA e Semear Digital encontra respaldo nas análises do grupo de trabalho que apresentou recomendações para o avanço da IA generativa na instituição, como pontua Viviane Cavalcanti , que liderou o grupo de trabalho no âmbito do GCI.
De acordo com Cavalcanti, aliar inovação tecnológica à segurança jurídico-institucional, implantar governança permanente, além de investir em um processo dinâmico de curaria e validação de dados também foram recomendados. “Essa visão estratégica inclui a proposta de um mercado de contexto para proteger o patrimônio intelectual da Embrapa de forma soberana.”, argumenta.
IA na EmbrapaO desenvolvimento de tecnologias experimentais na detecção precoce de doenças está entre as principais demandas do setor produtivo à pesquisa agropecuária. Os custos do combate à ferrugem asiática em cultivos de soja ultrapassam US$ 2 bilhões por safra. Em 2022, de forma pioneira, a Embrapa começou a testar a detecção da doença por meio da IA associada à captura de dados e simulação de cenários de infestação. Leia mais em: Ferramenta digital orienta produtores no controle da ferrugem asiática da soja São diversas as áreas em que a Empresa aplica IA em apoio à tomada de decisão no setor agropecuário. Entre elas, estão “a identificação de zonas de manejo de culturas, o zoneamento de pastagens nativas e o mapeamento de teor de argila não só relevante para o manejo dos cultivos, assim como a identificação de estresse hídrico em pastagens e grãos”, indica Sampaio. Outra frente é o desenvolvimento de estatísticas e padrões com o uso de aprendizado de máquina. “Como o sistema FPS - fazenda pantaneira sustentável , construído usando técnicas de IA em suporte à avaliação da sustentabilidade da atividade peculiar no Pantanal”, exemplifica o cientista. Um acordo recém-celebrado entre a Embrapa e a Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura ( FAO ) prevê cooperação em observação da terra, plataformas geoespaciais e soluções que contribuem para a resiliência dos sistemas agroalimentares. Leia mais em: Embrapa e FAO firmam memorando para ampliar cooperação em sistemas agroalimentares sustentáveis "São áreas em que a Empresa tem atuado com projetos como o Terraclass ,- que mapeia a cobertura e uso da terra nos biomas Amazônia e Cerrado. Ou a construção de sistemas voltados ao fortalecimento de sistemas agroalimentares pelo suporte à extensão rural, com o ATER+ Digital ", acrescenta Sampaio.
Imagem: Divulgação InnerEye |
| Visão de Futuro
Desde 2016, a Embrapa conta com o Observatório de Agricultura Digital para prospectar tendências em tecnologia com impactos socioeconômicos, ambientais e de mercado nas cadeias produtivas (PD&I). O Observatório integra a rede do Sistema de Inteligência Estratégica ( Agropensa ), criada em 2013 para gerar informações estratégicas em suporte à formulação e aprimoramento de políticas públicas. O artigo exploratório que analisa as aplicações e os desafios da computação quântica (foto) no agro é um exemplo recente das discussões promovidas. O estudo destaca o potencial da tecnologia para resolver problemas complexos como a detecção precoce de doenças. A bioinformática, o sensoriamento remoto, a modelagem climática e a agricultura inteligente são áreas que podem ser transformadas pela tecnologia, beneficiando diferentes elos das cadeias produtivas, desde o planejamento até a movimentação da produção agrícola O Observatório de Agricultura Digital da Embrapa está aberto a parcerias e cooperações com outras organizações no desenvolvimento de estudos conjuntos. Os interessados podem fazer contato pelo e-mail agricultura-digital.observatorio@embrapa.br
Foto: Imagem gerada por inteligência artificial - Avanço da computação quântica é fator estratégico para a agricultura do Brasil |
Foto: Lilian Faria - Robô SEEmear faz a contagem automática de frutos em pomares.
Explorar a transformação digital em seu potencial de reduzir assimetrias de mercado é o propósito do projeto de inclusão socioprodutiva e digital da Embrapa e parceiros, o Semear Digital, criado em 2023 e idealizado pela presidente da Embrapa, Silvia Massruhá . A iniciativa apoia a chegada de tecnologias emergentes a dez municípios brasileiros, denominados Distritos Agrotecnológicos ( DATs ).
O projeto é coordenado pela Embrapa Agricultura Digital com financiamento da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo ( Fapesp) . As equipes são constituídas por especialistas de 13 centros de pesquisa da Embrapa e de sete instituições fundadoras, além de 24 parceiros, somando 90 pesquisadores, incluindo 43 bolsistas. O trabalho já resultou em 160 publicações técnico-científicas que envolvem 15 cadeias produtivas.
Arte: Alexandre Adas
Entre os eixos de atuação estão: conectividade; IA e sensoriamento remoto; automação e agricultura de precisão; rastreabilidade e certificação digital. Também inclui parcerias e comunicação para constituir o ecossistema local necessário para a continuidade das ações.
O robô SEEmear (foto), baseado em imagem georreferenciada para a contagem automática de frutos em pomares, é um exemplo. A automação de etapas da colheita é a expectativa de pequenos produtores de maçã em Vacaria (RS), para reduzir os impactos da escassez de mão de obra e da penosidade da atividade.
"As pessoas têm a percepção de que os produtores são muito refratários. Isso não é verdade. Se a tecnologia, de fato, trouxe benefícios, eles ficarão muito felizes por adotá-la", avalia Barbedo. O pesquisador instalou experimento com antenas de monitoramento climático para detectar doenças do trigo no DAT de São Miguel Arcanjo.
Em 2025, a metodologia de atuação do Semear Digital começou a ser replicada na Argentina, Chile, Paraguai e Uruguai em iniciativa com duração de três anos, no âmbito do Programa de Cooperação Internacional para a Agricultura do Cone Sul ( Procisur) .
A agricultura digital também apoiará a retomada econômica da área rural na bacia do Rio Doce, junto às comunidades rurais atingidas pelo rompimento da Barragem de Fundão, ocorrida em 2015 em Mariana (MG). A ação compõe o Rio Doce Semear Digital, um dos braços do projeto principal. Nesse caso, a atuação da Embrapa está vinculada à Agência Nacional de Assistência Técnica e Extensão Rural ( Anater ), que executa quatro eixos do Novo Acordo do Rio Doce .
Valéria Cristina Costa (MTb. 5533/SP)
Embrapa Agricultura Digital
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