Os últimos anos têm sido de instabilidade climática na Colômbia. Os produtores de milho têm visto isso se refletir na rentabilidade de suas plantações. Eles dependem de informações sobre o clima para decidir quais variedades plantar, quando colher e como administrar o processo. Mas a variação nos padrões climáticos têm dificultado formar um plano de ação eficiente, o que pode comprometer o negócio. As variações em rendimento atualmente chegam a 39% de um ano para o seguinte.
Em uma publicação recente, um consórcio formado por agências governamentais, pela Federação Nacional de Cereais e Legumes (FENALCE) e por cientistas de dados do Centro Internacional para a Agricultura Tropical (CIAT) apresentaram sua solução, que pode ser resumida pelo título do trabalho: um esquema escalonável para implementar a agricultura baseada em dados para pequenos agricultores. O estudo mostra o sucesso do uso de machine learning com dados de múltiplas fontes para tornar o processo de produção mais eficiente e produtivo, mesmo em um cenário de clima inconstante.
O sucesso do trabalho dependeu do engajamento de todos os participantes. Vários agricultores, com experiências, condições de crescimento e práticas administrativas distintas, forneceram dados, o que contribuiu para a robustez dos resultados. O FENALCE desenvolveu uma plataforma web para coletar e manter os dados de agricultores individuais. Especialistas locais carregaram informações acerca dos solos em diferentes estágios do desenvolvimento das plantas. A agência do clima colombiana forneceu os dados oriundos de seis estações na região. Os dados coletados foram usados para treinar o algoritmo e dimensionar o impacto dessas variáveis no rendimento das plantações. Isso permitiu o desenvolvimento de diretrizes para a produção eficiente. Essas diretrizes também foram responsáveis por reduzir os custos com fertilizantes e os riscos relacionados à variação dos padrões climáticos. Durante os 4 anos do estudo, os agricultores que seguiram as orientações reportaram um aumento de rendimento de 70%. Isso, com a necessidade mínima de investimentos adicionais. Esses resultados mostram que combinando o conhecimento dos agricultores com dados sobre o clima, os solos e as respostas das plantações para as variáveis ambientais, os agricultores podem blindar suas plantações contra a variabilidade climática e estabilizar seus rendimentos em um nível mais alto, sem que isso acarrete um aumento dos custos de produção.
A publicação desses resultados pode despertar o interesse de mais agricultores, e de outras áreas de produção vegetal, aumentando a aceitação da tecnologia numa área que lida com nossos processos mais rústicos. A crescente oferta de dispositivos e métodos de coleta de dados, como aqueles obtidos por satélite, drones e sensores de baixo custo, aliada à popularização dos dados obtidos e processados, devem tornar a abordagem ainda mais bem sucedida. Isso reforça o papel da inteligência artificial na melhoria de processos através da simples gestão eficiente dos recursos que já são aplicados, otimizando seu funcionamento a partir do acesso a informações de maior qualidade.
