Machine Learning na Agricultura

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Com o advento da agricultura 4.0, toda a tecnologia já utilizada nos mais diversos setores da atividade econômica e social estão chegando muito fortes também ao campo agrícola. Dentre todas estas novas tecnologias, a utilização de Inteligência Artificial/Machine Learning, estão mostrando que podem e estão influenciando de maneira disruptiva vários aspectos da produção agrícola. E todo este impacto ainda está apenas no início. 

 

Mas, afinal o que é o Machine Learning? 

Machine Learning” ou “Aprendizado de Máquina” é uma aplicação da Inteligência Artificial (AI) que permite aos sistemas ter a habilidade de aprender automaticamente e melhorar a análise, através da sua própria experiência, sem que seja explicitamente programado.  O aprendizado de máquina foca no desenvolvimento de programas de computador que podem acessar dados e utilizá-las de forma a melhorar a sua experiência por si só. Permitem que as aplicações de software se tornem mais eficientes na predição de resultados. A premissa básica do aprendizado de máquina seria o de construir algoritmos que podem receber dados e utilizar-se de análises estatísticas para prever um resultado ao mesmo tempo que atualiza os dados de saída na medida que novos dados são disponibilizados. 

O processo de aprendizado se inicia com dados ou observações, utilizados como exemplos, experiência, ou instruções, de forma a descobrir padrões entre os dados fornecidos e tomar decisões melhores ou cada vez melhores, baseados nos exemplos fornecidos. O objetivo principal seria o de permitir que os computadores aprendam automaticamente sem a intervenção humana ou ajuda ou ações ajustadas. 

 

Diferença entre Machine Learning e Inteligência Artificial 

Existe uma confusão de que Machine Learning e Inteligência Artificial significam a mesma coisa, mas em realidade, a Inteligência Artificial é um conceito amplo o qual inclui o Machine Learning como um dos seus recursos. 

A inteligência artificial consiste em mecanismos computacionais que se baseiam no comportamento humano para resolver problemas. Em outras palavras, a tecnologia faz o computador “pensar” como uma pessoa para executar tarefas. Nós, humanos, somos capazes de analisar dados, encontrar padrões ou tendências neles, de fazer análises mais apuradas a partir daí e, então, utilizar as conclusões para tomar decisões. De certo modo, a Inteligência Artificial segue esse mesmo princípio. 

Machine Learning é parte deste conceito, onde, em uma determinada situação, tenta-se determinar padrões e tendências entre os dados para suprir ferramentas para tomada de decisão. 

 

Como funciona o Machine Learning 

Os algoritmos de Machine Learning normalmente são categorizados como “supervisionados” ou “não supervisionados”. 

Algoritmos supervisionados necessitam de um cientista de dados ou analista de dados com habilidade de ML para prover tanto os valores de entrada como os valores de saída esperados, além dos valores registrados a respeito da acurácia das predições durante o treinamento do algoritmo. O cientista de dados determina quais as variáveis, ou habilidades, que o modelo deve analisar e utilizar para desenvolver as predições. Uma vez que o treinamento esteja completo, o algoritmo vai aplicar o que foi aprendido de acordo com o novo conjunto de dados. 

Algoritmos não supervisionados não necessitam treinamento com os valores de saída esperados.  Ao contrário, eles se utilizam de uma técnica interativa chamada “deep learning” para revisar os dados e chegar as devidas conclusões. Algoritmos de aprendizado não supervisionados (redes neurais) são usadas para tarefas mais complexas de processamento, do que as tarefas de aprendizado supervisionado, tais como reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala e geração de linguagem natural. Essas redes neurais trabalham através da combinação de milhões de exemplos de dados de treinamento e geralmente identificam correlações entre muitas variáveis. Uma vez adequadamente treinados, o algoritmo se utiliza do seu banco de associações para interpretar novos dados. Estes algoritmos não supervisionados apenas se tornaram factíveis com o aparecimento do uso de “big data” uma vez que requerem quantidade de dados de treinamento massivos.  

 

Processo de execução do Machine Learning 

  • Identificar conjunto de dados relevantes e prepará-los para análise; 
  • Escolher/Identificar o tipo de algoritmo de ML a ser utilizado; 
  • Construir um modelo analítico baseado no algoritmo escolhido; 
  • Treinar o modelo em conjunto de dados de teste e revisá-los de acordo com a necessidade; 
  • Rodar o modelo para gerar resultados e outros detalhes. 

 

Ou seja, a utilização de aprendizado de máquina não é nenhum fator impossível de ser utilizado, basta descobrir e atuar nos padrões que se deseja identificar. Na agricultura, pode-se imaginar os mais diferentes fatores a serem identificados onde o aprendizado de máquina traria grandes ganhos de tempo, dinheiro e acurabilidade das análises a serem executadas. 

 

Exemplos de Uso de Machine Learning e o caso BullGreen 

Vários são os casos de uso de Machine Learning já amplamente utilizados nas empresas. Alguns destes exemplos já são clássicos nas mais determinadas áreas. 

Dentre os vários exemplos temos:  

  • – Navegação Inteligente: ex. Google Maps e Waze, proporcionam uma navegação mais eficiente através dos algoritmos de Machine Learning; 
  • – Recomendação de produtos para clientes: quem na Web já não recebeu sugestões de opções próximas ou relacionadas aos produtos que se desejava procurar?; 
  • – Cruzamento de dados na detecção de problemas de saúde, entre vários outros exemplos. 

Venturus já tem alguns exemplos de projetos bemsucedidos em que o conceito de ML é utilizado. 

Um dos primeiros projetos a utilizar-se de ML refere-se ao projeto DVAP (Detecção de Vazamento de Água). Esse é um projeto já finalizado e em operação, onde utilizou-se dos conceitos de aprendizado de máquina na detecção de vazamento de água, através do treinamento de padrões dos sons emitidos e detectados na tubulação. 

 

O mais recente projeto do Venturus na área refere-se a Startup BullGreen. 

Utilizando-se de fotos de celular, o programa cruza dados com informações de satélite a fim de obter métricas de estado e disponibilidade de pastagens. O sistema consegue coletar informações como a altura das forragens, nível de infestação por plantas daninhas, qualidade da forragem e quantidade de animais. O software foi treinado para classificar a qualidade das pastagens da fazenda através do treinamento e classificação do estado das pastagens de acordo com estas informações. No caso desta técnica, utilizam-se algoritmos supervisionados. Ou seja, cria-se um sistema de score (notas) dos estados das pastagens para cada piquete da fazenda. Este projeto já se encontra em andamento e em processo de acrescentar ainda melhorias na evolução do ciclo de vida, mas já atuando em campo. Mais detalhes aqui. 

A utilização das técnicas de Machine Learning já estão aí disponíveis e com vários casos de sucesso nos mais variados segmentos da economia.  Na agricultura, onde reconhecimento de sons, imagens, padrões podem ser utilizados nas mais diferentes situações, bastando apenas detectar quais são as áreas de interesse e em que o ganho de informações que isso traz. 

No campo, devido à multipolaridade de ações a serem executadas, a técnica do Machine Learning pode trazer muitos ganhos nas mais diversas situações, tais como: detectar vazamentos na irrigação, identificar pragas e doenças na lavoura, utilização de históricos de sucesso e problemas detalhados por região da fazenda, entre muitos outros pontos. Ou seja, a agricultura apresenta muitas oportunidades de desenvolvimento no campo e o machine learning é uma das ferramentas que agrega grande valor na tomada de decisão do agricultor. 

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