A Revolução Verde mudou drasticamente as práticas agrícolas em todo o mundo. Isso levou ao aumento da produção de trigo e arroz nos países em desenvolvimento. Esses governos conseguiram se manter alimentados criando um método especializado de criação que substituiu os métodos tradicionais de agricultura de alto rendimento. Isso foi realizado por meio de pesquisas realizadas por universidades e organizações agrícolas.
Uma nova revolução na produção
A indústria agrícola está passando por uma revolução liderada por dados e pela tecnologia. McKinsey prevê que a implementação bem-sucedida da conectividade no setor resultará em um aumento adicional de US$ 500 bilhões no PIB global até 2030. Essa previsão sugere que o setor alcançará um aumento de produtividade de 7 a 9% – o que é uma transformação radical em relação aos métodos anteriores .
Para garantir a pureza genética da semente, o rendimento e o esforço da colheita são cruciais para as empresas de sementes. Inovações, incluindo inteligência artificial, estão sendo integradas às operações agrícolas para aumentar a produtividade, criar resiliência e aumentar a sustentabilidade. Isso também pode melhorar a utilização de insumos na agricultura e na pecuária. Uma revolução digital está prestes a atingir o interior da Índia, onde terá grandes implicações para os pequenos agricultores.
O Digital na Agricultura Hoje
As tecnologias agrícolas modernas requerem o uso da internet e outras tecnologias. Esses termos se referem a aspectos-chave da agricultura “digital”, que envolve o uso de tecnologia para reconstruir como os agricultores praticam seu ofício. Em conjunto com isso, a tecnologia agrícola permite que as partes interessadas acessem e analisem imensas quantidades de dados. Isso levou as pessoas a criar mais valor nos processos que supervisionam por meio da colaboração em diferentes setores, com foco especial nas organizações de médio porte.
Os produtores usam dados derivados de várias fontes para criar uma imagem de toda a fazenda. Isso inclui dados de tempo e satélite coletados por máquinas, definição de satélite de limites de campo, computadores e sensores. Os dados vêm de aplicativos agrícolas móveis, máquinas e dispositivos agrícolas e até mesmo dispositivos robóticos. Além disso, os dados coletados das ferramentas dos agricultores, como drones e máquinas de inteligência artificial, ajudam os produtores a medir o crescimento de suas safras em tempo real. Esses dados ajudam os produtores a estimar com mais precisão a produção de cada lote de terra com maior precisão.
A inteligência artificial pode ser usada para otimizar os processos agrícolas por meio da agricultura de precisão. Isso inclui o uso de dados do processo agrícola para criar insights acionáveis sobre qualidade e quantidade da colheita via delineamento da pesquisa de campo
e limites de detecção e quantificação. Ele também permite que os agricultores escolham as melhores culturas para sua região e usa automação agrícola para reduzir o uso de recursos. Todas essas coisas podem ser feitas graças à Inteligência Artificial.
A EOSDA é uma empresa de tecnologia agrícola do século 21 que entende as muitas dificuldades que a agricultura moderna enfrenta. Eles continuam desenvolvendo e implementando novas ideias para ajudar agricultores, agronegócios, varejistas e outras instituições em todo o mundo. A detecção automática dos limites do campo usando redes neurais é apenas uma das muitas soluções que a EOSDA desenvolveu. A equipe interna de especialistas científicos da EOSDA desenvolve algoritmos de detecção de limites e imagens de alta resolução que contêm uma quantidade significativa de dados. Usamos essas ferramentas para criar modelos detalhados de qualquer região que sejam adaptados às necessidades de nossos clientes. Isto é conseguido incorporando dados da população local.
A digitalização de todos os aspectos do processo de produção agrícola, desde a colheita e armazenamento até a distribuição, aumenta a transparência e a eficiência ao tornar toda a cadeia de suprimentos visível para todas as partes envolvidas. Também aumenta a conectividade entre os vários atores do agroecossistema, permitindo que eles coordenem suas atividades com mais facilidade.
Qual é o impacto de ser digital no setor agrícola?
O aumento da produtividade é um dos benefícios de usar um teclado ergonômico.
A Agricultura 4.0 traz consigo uma ampla variedade de ferramentas tecnológicas e sistemas de gerenciamento de dados que capacitam os produtores de alimentos a aumentar a produtividade, desenhar limites de campo e os recursos em suas fazendas. Essa mudança de métodos tradicionais, tais como delimitação agrária e demarcação agrária e demorados para alternativas econômicas foi observada por agricultores que adotaram novas tecnologias. As operações agrícolas mais econômicas foram observadas graças à capacidade da agricultura digital de conectar estratégias organizacionais com os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável. Isso garantiu sistemas agrícolas mais sustentáveis e resilientes em todo o mundo.
Melhorar o fluxo de renda dos agricultores melhora seu padrão de vida.
Compreender a ciência agrícola por meio da agricultura digital ajuda a melhorar a eficácia das práticas agrícolas. Isso leva a melhores resultados para os agricultores.
É muito comum que grandes e médias empresas incluam práticas agrotecnológicas em suas embalagens para os agricultores. Isso ocorre porque essas práticas são econômicas, fáceis de implementar e bem dimensionadas. Eles ajudam os agricultores a adotar métodos agrícolas mais precisos e científicos que aumentam a produtividade das culturas e reduzem as perdas devido a estresses nas culturas, como doenças e pragas. Há uma série de benefícios associados ao uso das soluções de TIC da Cropin. Isso inclui maiores lucros ao longo de cada ciclo sazonal e a capacidade de atender ao padrão de certificações definido por organismos internacionais. Isso torna mais provável que os agricultores recebam um preço premium por seus produtos.
Histórias de sucesso são chamadas de lendas.
A plataforma EOS Crop Monitoring usa inteligência artificial e uma rede neural CNN para determinar seus campos usando linhas de campo. Ao usar esse método, podemos detectar automaticamente terras agrícolas e determinar os limites da fazenda em um mapa. A classificação de campos de cultivo em larga escala requer dados precisos sobre sua área. Os dados sobre esta área podem ser determinados levando em consideração a área cultivada.
