Na Zeit falamos bastante sobre utilizar inteligência artificial (IA) no agronegócio. Mas afinal, o que é essa inteligência artificial? É uma tecnologia capaz de aprender, perceber padrões e tomar decisões racionalmente conforme os dados, sem receber comandos ou uma programação específica para isso.

Aos poucos o sistema absorve e aprende a reconhecer padrões, identificar o que é uma pessoa, um objeto, uma reação, e o que ele pode fazer com esses dados. Ou seja, isso multiplica a inteligência obtida para resolver problemas. 

Mais especificamente, dentro da IA existe a área de machine learning, que pode ser traduzido para aprendizado de máquina. Esse é um tipo de tecnologia que oferece ao sistema a capacidade de aprendizado independente, tornando-o capaz de realizar o processamento de dados, aprender a como se comportar mediante a padrões e aprender quais respostas deve dar aos dados. Quanto mais dados o sistema possui, mais ‘inteligente’ ele fica, independente de um programador humano.  

Em um nível mais avançado de aprendizado de máquina está o deep learning, que pode ser aplicado para identificar objetos e imagens, palavras e sons e traduções simultâneas. Por exemplo, a Alexa (assistente virtual da Amazon) e a Siri (assistente virtual da Apple) conseguem identificar os padrões de fala e seguir comandos. Já os carros autônomos, conseguem perceber também os padrões de imagem através das suas câmeras de 360º. 

Existem quatro tipos de machine learning, ou seja, formas de passar à máquina a capacidade de aprender:

• Aprendizado supervisionado: os algoritmos são treinados a partir de exemplos que estão inseridos no banco de dados e rotulados pelo programador como “certos” ou “errados”; 
• Aprendizado não-supervisionado: o sistema age por si só, interpretando sozinho o que seria considerado como “certo”e “errado” de acordo com os padrões que ele identificou; 
•  Aprendizado semi-supervisionado: o sistema é capaz de lidar com os dois tipos de informação citadas acima, as rotuladas e as que não possuem um rótulo e ele precisa decidir qual é a decisão certa;
• Aprendizado por reforço: nesse modelo, utiliza-se a lógica de tentativa e erro, para que o sistema aprenda quais são as melhores decisões baseadas nos seus resultados.

Esse tipo de inteligência artificial é utilizada em diversas coisas presentes no dia a dia, como por exemplo o catálogo da rede de streaming, que baseado nos programas que o usuário assistiu, ele sugere outros semelhantes. Outro exemplo clássico é o dos chatbots de atendimento, que possuem um banco de dados com possíveis respostas e aprende com os vícios de linguagem dos usuários, facilitando o atendimento de forma personalizada. Os anúncios personalizados de acordo com os itens que o usuário acessou no site da loja, também fazem parte de campanhas de marketing por machine learning, que conseguem segmentar o perfil do cliente e traçar padrões de consumo. 

De acordo com artigo do Canal Agro do Estadão, a inteligência artificial aplicada ao agronegócio pode melhorar a eficiência operacional na propriedade rural, ajudando a melhorar o volume produzido e reduzir custos.  Alguns exemplos de aplicação estão no reconhecimento de pragas, doenças, deficiências de nutrientes nas plantas, previsão das condições meteorológicas, automação do maquinário e mais facilidade na precificação do produto. 

Este último é o caso da tecnologia da Nira, que também utiliza a inteligência artificial na forma de machine learning, o que permite a análise rápida e precisa dos níveis de proteína, óleo e umidade do grão de soja, com resultados diretamente na tela do celular. Para o seu funcionamento, o equipamento analisa a quantidade de luz refletida depois que a luz no infravermelho próximo incide nas amostras de soja  , para então passar esses dados para a inteligência artificial do aplicativo, que fará a predição dos valores. Essa ferramenta ajuda na tomada de decisão de forma mais rápida e assertiva no campo, o que resulta em uma maior lucratividade da produção.