IA estabiliza o rendimento da produção de milho na Colômbia mesmo com clima oscilante

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.

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