• 10 de janeiro de 2020
• Agronegócio

Alexa e a relação com o Agronegócio  

O que é a Alexa? 

Alexa é o nome do assistente virtual baseado em voz desenvolvido pela Amazon. É, na verdade, o nome da tecnologia de inteligência artificial que é utilizado na linha Echo da Amazon, que inclui vários produtos.  

A Alexa foi lançada em 2015 nos Estados Unidos e, em outubro de 2019, a Amazon passou a oferecer a versão da Alexa em português. Além das funções comuns que conhecemos disponíveis nativamente na Alexa (perguntar como está o clima, tempo de deslocamento, entre outras), é possível incluir novas habilidades (Skills) de desenvolvedores e empresas com diversos conteúdos, personalizando a Alexa de acordo com as características do usuário. 

O que são Skills da Alexa? 

Uma Skill é uma aplicação desenvolvida para a plataforma Alexa, que torna o dispositivo cada vez mais inteligente. Por debaixo dos panos, os servidores da Amazon executam as tarefas mais complicadas e retornam uma resposta de execução para a Alexa. Todo o sistema fica armazenado na nuvem, para evitar problemas por falta de espaço. 

As Skills da Alexa funcionam como aplicativos que respondem a eventos dirigidos por voz. Novas Skills podem ser criadas a fim de customizar ou criar novos produtos e serviços. 

Como a Alexa pode ser útil no ambiente do agronegócio? 

A princípio, pensar em associar a Alexa com o agronegócio parecia ser algo sem muito sentido. Entretanto, ao realizar conexões do assistente de voz com Machine Learning (Aprendizado de Máquinas) e Inteligência Artificial — o desenvolvimento de assistentes pessoais em si tem na sua base tecnológica a utilização da IA—, é possível auxiliar o agronegócio de maneira muito prática. 

Algumas ideias do auxílio que a plataforma Alexa pode gerar para o agronegócio: 

• Alexa como assistente de notícias referentes a informações de agronegócio: 

Um dos usos de um assistente virtual seria o de providenciar informações de notícias relevantes ao agronegócio. Meios de comunicação especializados no meio agrícola — como jornais, canais e publicações online — podem desenvolver Skills para que seus leitores e assinantes tenham acesso diferenciado ao conteúdo produzido, como meteorologia ou mesmo preços agrícolas.  

A Alexa é capaz de ler os títulos mais importantes do dia e buscar informações específicas através de filtros. Assim, o homem do campo pode obter informações ao conversar com a Alexa, de forma simples e prática — podem até mesmo começar o dia com a Alexa passando essas informações enquanto tomam café, por exemplo. Esse tipo de Skill já existe em inglês — a publicação Successful Farming lançou sua Skill para Alexa em 2017 —, e é apenas questão de tempo até que seja adotada por meios de comunicação agrícola no Brasil.  

• Atuando como assistente virtual de empresas relacionadas ao agronegócio 

A Alexa também pode ajudar corporações do ramo agrícola através de Skills que permitam que o consumidor possa obter informações sobre os produtos oferecidos pela organização. Dados como dosagem, validade de produtos e muitas outras informações podem ser disponibilizadas através da Skill do produto, a fim de facilitar a comunicação com os produtores rurais. 

Por exemplo, um agricultor que está preparando a dosagem de defensivos a ser utilizada, poderia simplesmente solicitar: 

Agricultor: “Alexa, qual a dose do produto X em mil litros de água?” 

A Alexa pode buscar a dosagem nas informações do produto X e realizar o cálculo para a dose em mil litros e entregar esse dado de forma bastante rápida e precisa. Dessa forma, o agricultor não precisa buscar as informações e fazer o cálculo independentemente, já tem as informações de forma rápida e simples. 

• Atuando através de comando de voz para ativar/desativar equipamentos e serviços via Internet das Coisas 

A Amazon anunciou uma atualização da Alexa relacionada à IoT (Internet das Coisas): Alexa Voice Service. Esse serviço disponibilizou o assistente de voz para fabricantes de hardware, visando facilitar a utilização de IoT em outros dispositivos através da Alexa. 

Com este novo serviço, é possível criar novos dispositivos, de diferentes fabricantes, em que o hardware pode seja capaz de receber os comandos de voz para , por exemplo acionar/desligar diferentes sistemas.  

No agronegócio, o dispositivo que compreende os comandos de voz da Alexa poderia ser utilizado para acionar ou desligar equipamentos do campo. Exemplo: 

Agricultor: “Alexa, ligue as luzes da estufa X.”   

O dispositivo criado entenderia o comando de voz e seria capaz de desligar um dispositivo elétrico — no caso, as luzes da estufa X. O novo hardware poderia, ainda, compreender o comando de voz e enviar uma comunicação para outros dispositivos, com a informação que se deseja passar. Não haveria grande impacto no serviço propriamente dito, mas permitiria executar tarefas por um simples comando de voz. 

• Skill de auxílio na tomada de decisão no trabalho do campo 

Imagine uma Skill da Alexa que, através de códigos de Machine Learning e Inteligência Artificial, permita que um agricultor obtenha respostas para situações complexas. Através de processamento de dados, assistentes de voz como a Alexa têm o potencial de ajudar o agricultor na tomada de decisão, identificando ou mesmo alertando sobre variáveis que ele próprio ainda não esteja levando em consideração no momento da tarefa.  

Por exemplo, o agricultor, ao pensar em pulverizar alguma área, tem muitas outras variáveis a considerar:  

• Temperatura na hora da aplicação;  
• Probabilidade de chuvas; 
• Velocidade do vento; 

• Disponibilidade de máquinas; 
• Disponibilidade de pessoal; 
• Execução correta da tarefa entre muitos outros.  

Uma pergunta do tipo: “Alexa, vai chover à tarde?” pode receber apenas uma resposta sim/não, enquanto uma Skill bem desenvolvida poderia trazer outras variáveis no momento de responder à questão:  

Agricultor: “Alexa, você recomenda pulverização de inseticida na gleba x?” 

Alexa: “Não recomendo que faça a pulverização agora, devido ao excesso de vento no local no momento. Umidade do ar também está baixa.” 

Nesse caso, ao receber a pergunta, a Alexa precisa ser capaz de entender o que “gleba x” significa para este produtor e o sistema precisa identificar a localização desse pedaço de terra. Com este dado, o sistema pode buscar informações de previsão meteorológica para o local. A partir dessas informações, a Alexa pode enviar uma resposta que auxilie o produtor, considerando os diferentes fatores que afetam a questão.  

De certo, ainda existe um bom caminho a ser trilhado até que seja possível gerar informações assertivas para responder a perguntas tão complexas, dada a enorme quantidade de variáveis que podem influenciar a resposta. Tempo de resposta e processamento com certeza ainda são gargalos para o desenvolvimento dos assistentes de voz em tarefas de agronegócio, por exemplo.  

No entanto, com uma Inteligência Artificial bem desenvolvida — que considere diferentes fatores ligados à produção agrícola, aplicando dados históricos da produção e informações de sensores, e os conecte a fatores climáticos — seria possível criar uma Skill que capaz de auxiliar na tomada de decisões do agronegócio, tornando-a mais simples, informada e precisa.  

Conclusões 

Num primeiro momento, as tecnologias de reconhecimento de voz parecem não ter nenhuma conexão com o agronegócio. Entretanto, a maioria dos sistemas digitais que estão sendo desenvolvidos para o agricultor agregam muita informação de relevância para o agronegócio. O problema é que estas informações nem sempre estão estruturadas de forma natural ou de maneira que o homem do campo extraia facilmente os dados que necessita. 

As tecnologias de reconhecimento de voz, como a Alexa, vêm alterando a maneira como nos relacionamos com empresas ou mesmo equipamentos das mais diversas formas. A interpretação de mensagens de voz não é algo simples — as mensagens são naturalmente ambíguas, uma característica intrínseca da linguagem humana. No entanto, a interpretação correta de mensagens de voz por máquinas tem o poder de melhorar processos e indicar diferentes caminhos para tecnologias e negócios.  

O homem do campo até tem algum conhecimento de sistemas computacionais, mas, geralmente, não se encaixa no estereótipo do “nerd” — ou seja, não possui conhecimentos aprofundados sobre sistemas. Muitas vezes, o agricultor precisa entrar num sistema para definir qual a melhor sequência de tarefas do campo a serem executadas naquele dia. Muitos dos sistemas implementados fornecem este tipo de auxilio, mas, para obter esses dados, é necessário navegar por várias telas diferentes, realizar sequências de busca em banco de dados e outras informações a serem extraídas, podem ser um tanto trabalhosas.  

Os assistentes de reconhecimento de voz podem facilitar a interação do agricultor com a obtenção das mais diversas variáveis da produção agrícola.  O agricultor poderia, por exemplo, obter informações importantes para tomar decisões sobre sua produção falando com o seu assistente logo pela manhã, ao tomar o café, por exemplo. 

Diante desse cenário, funcionalidades que facilitem a interação do homem do campo com os sistemas mais potentes e inteligentes são cruciais para que o agricultor extraia informações melhores, assertivas e mais especializadas para o desenvolvimento do seu negócio principal: a agricultura. Uma simples questão de voz para o sistema, poderia poupar muito esforço e tempo do agricultor e ainda assim fornecer informações valiosas para o produtor. Dessa forma, assistentes de voz podem ser uma solução muito interessante, trazendo facilidade para tarefas que não são apenas importantes, mas inevitáveis no dia-a-dia do agricultor. 

O envolvimento da Venturus com o ambiente de desenvolvimento Alexa 

A Venturus está capacitada para desenvolver Skills para assistentes de voz como a Alexa da Amazon. No lançamento da Alexa em português sendo que já no lançamento das skills em português, o Venturus já desenvolveu algumas das Skills. 

Além disso, a equipe de desenvolvimento da Venturus tem participado de projetos em que Skills da Alexa são desenvolvidas para equipamentos e smartphones. 

“Alexa, quem poderia nos ajudar no desenvolvimento de Skills para o Agro?“