Análise e Discussão Big Data Cases

Big Data é ótima ferramenta para a agricultura

big data e agricultura
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*Este artigo foi originalmente publicado em 09/09/15 e seu conteúdo foi atualizado e estendido em 08/05/2017

Quando se pensa em tecnologia aplicada à agricultura, logo vem à cabeça insumos como fertilizantes ou agrotóxicos, biotecnologia ou máquinas mais eficientes para produção e manejo.

Mas não é só isso. Big Data tem atuado de forma tão ampla na agricultura que até o seu feijão com arroz de todos os dias já tem a influência dos dados.

Dados e agropecuária

Essa história de tecnologia e agricultura é bem mais antiga do que imaginamos. A Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), por exemplo, desde a década de 80 utiliza os dados como parceiros essenciais da lavoura, seja para previsão do clima, análise da vegetação ou aptidão agrícola deste ou daquele solo para plantio.

Maurício Antônio Lopes, presidente da instituição, afirma que o Brasil tem um dos 10 melhores serviços de meteorologia do mundo, graças aos dados correlacionados de imagens de satélites e medições de estações meteorológicas feitas por cientistas dos institutos de pesquisas INPE e INMET.

No longínquo ano de 1984, a Embrapa já tinha um mapa que coletava diariamente “milhões de dados sobre chuva, vento, calor, frio” em 4.200 pontos e estações. Com isso foi possível dizer aos produtores o que, onde e quando plantar.

O resultado do trabalho com dados? Menores perdas de safra e despesas com o seguro agrícola. Mas, e hoje?

Big Data e a agricultura privada

O pioneirismo da Embrapa em termos de tecnologia para o setor de agricultura é notório, o que gerou o interesse de outras empresas do ramo – agora, do setor privado. Segundo Maurício Lopes, “o governo investiu na formação de mão de obra e no uso dessa técnica em políticas públicas. Semeou, assim, um negócio privado de R$ 5 bilhões anuais, com mais de 300 empresas também investindo”.

É o caso da Monsanto, que pretende, com a ajuda de ferramentas de Big Data, transformar o Brasil no principal celeiro de alimentos do mundo. A empresa multinacional ficou conhecida por misturar, geneticamente, espécies diferentes de grãos de soja para melhorá-la. Mas, para além da polêmica dos transgênicos, ela agora se prepara para uma nova revolução: a agricultura digital.

Segundo Rodrigo Santos, presidente da Monsanto na América do Sul, a empresa pretende unir os avanços na área de inteligência de dados dos últimos anos e ajudar os produtores rurais a tomarem decisões de plantio com base em dados estatísticos e outros critérios de alta precisão.

Para isso, a Monsanto já adquiriu uma empresa que irá coletar, monitorar e analisar informações sobre a lavoura, em tempo real. A partir disso, será criado um banco de dados de fácil acesso e que possa ser utilizada por agricultores, independentemente se são de pequeno, médio ou grande porte.

Ainda de acordo com Santos, a agricultura digital permitirá – com o auxílio de monitores e sensores instalados nos campos – o emprego de algoritmos e de Big Data no mundo rural, obtendo o máximo de produtividade em cada hectare e saco de semente cultivado pelo agricultor, ao mesmo tempo em que contribuirá para reduzir a pressão exercida sobre os recursos naturais e o meio ambiente. Ou seja, os dados coletados também ajudarão a manter a sustentabilidade do negócio.

E talvez esse seja o grande desafio da agricultura: manter-se sustentável quando há excedente populacional em um cenário de mudanças climáticas radicais. E mais um dado (não necessariamente bom): a agricultura é responsável por 70% (!!!) da água consumida no planeta. E se até 2050 a produção agrícola precisa crescer em 60% para atender a demanda de pessoas no mundo… Bom, essa conta não fechará sem avanços econômicos, sociais e ecológicos corretos.


Leia também: Big Data: ingrediente secreto da indústria de alimentos


Economia de água e bom uso do solo

Sabendo agora dos dados alarmantes relacionados ao consumo de água e à produção agrícola, precisamos despertar a questão para planejar nosso futuro. Afinal, como pode a agricultura minimizar esse impasse?

Máquinas com sensores já têm ajudado na otimização do uso da água, monitorando as condições de raízes e cruzando dados já existentes de condições ambientais. A partir disso é possível entender se há necessidade, ou não, de irrigar esta ou aquela parte do solo. Além disso, esses sensores geram também mapas para predições futuras.

É o caso da empresa AquaSpy. Ela fabrica sensores de umidade do solo que verificam, a cada 15 minutos, as raízes, além de checar as condições ambientais para – automaticamente – indicar se a lavoura precisa realmente de água.

Nos Estados Unidos, a Climate Corporation também utiliza Big Data a serviço da agronomia e de sua sustentabilidade. Eles criaram a ferramenta Nitrogen Advisor, que tem como função a coleta de dados sobre a utilização de nitrogênio no plantio de milho – principal cultura de plantio dos EUA.

Segundo a empresa, o milho, ao contrário da soja (cujas raízes realizam naturalmente o processo de nitrificação), requer aplicações de nitrogênio para o seu desenvolvimento. O insumo representa até 30% dos custos do produtor americano e também é considerado um risco ambiental se colocado em excesso, pois pode contaminar o lençol freático.

Com a utilização da ferramenta da Climate Corporation, o agricultor simula a quantidade necessária de nitrogênio de acordo com dados relacionados a tipo de solo, concentração do adubo, demanda da lavoura e incidência de chuva prevista para aquela semana, dentre outros fatores.

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Na chuva, no campo ou na fazenda

Voltemos à Embrapa. Seguindo a sua vocação tecnológica, a empresa é hoje uma das instituições que usa bem os dados a seu favor. Um exemplo é o emprego de um veículo aéreo não tripulado (VANT) para colher imagens e dados que indicarão se a lavoura precisa de irrigação, reforço na adubação ou se já pode ser colhida. As imagens registradas pelo VANT são comparadas com padrões já armazenados e podem detectar também lesões em frutos, medindo a intensidade do ataque de pragas ou doenças e indicando o controle adequado.

A fazenda Seven Springs Farm, localizada em Kentucky (EUA), também se utiliza do poder dos dados para tornar mais eficiente seu plantio. Os 36 mil hectares do lugar são monitorados por drones que enviam imagens aéreas para controle. Esse monitoramento, aliado a softwares e outros sensores, otimiza as taxas de aplicação de produtos químicos e/ou escolhe o melhor local de plantio de sementes. Tudo baseado em mapas e dados.

É possível saber ainda mais, como a umidade e fertilidade dos solos, além de conhecer fatores climáticos como temperatura, precipitação, direção e velocidade de ventos – tudo em tempo real –, o que torna a análise de dados muito rica e eficaz.

Grandes empresas da área de fertilizantes, como Bayer e Dow Chemical, também têm se dedicado às pesquisas e à análise de dados para economizar e tornar mais eficiente o uso dos produtos nas lavouras. Máquinas equipadas com GPS fazem a análise do solo, softwares detectam as condições atuais, cruzam os históricos climáticos e cada pedaço de chão recebe uma dosagem diferente de produto, de acordo com a necessidade, sendo mais eficaz e gerando economia de insumos.

Como disse Warren Preston, do Departamento de Agricultura dos EUA, “os aplicativos de dados vão levar a uma produtividade maior com a utilização dos mesmos recursos”.

Em se plantando, tudo dá

Se “forçarmos a barra”, podemos dizer que, a grosso modo, o estudo dos dados já era utilizado nos primórdios da agricultura, quando o homem analisava a melhor hora para o plantio ou se determinada espécie de grão se adequaria ao clima de uma região. O tempo passa, os dados se acumulam e a tecnologia avança. Hoje se produz imensamente mais do que nos primórdios. Em grãos e em dados.

Big Data chegou para mostrar que é possível aprimorar os processos de todas as áreas, da logística à medicina, e que “colher” dados é o próximo passo na agricultura. O agronegócio tem aumentado seus investimentos no poder das informações, a fim de dominar essa prática milenar da qual muita gente supunha saber tudo. E como Big Data pode ajudar? Aprimorando o que já era feito antes.

E você, onde mais acha que Big Data pode atuar e auxiliar de maneira semelhante à feita na agricultura?

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