A indústria agrícola compõe o setor primário da economia, e o seu crescimento está diretamente relacionado ao desenvolvimento econômico brasileiro. Para ressaltar a importância desse setor, o Brasil é o terceiro maior produtor e o segundo maior exportador agrícola do mundo. E, com o crescimento das demandas, como o aumento mundial da demanda por alimentos, um dos grandes desafios da agricultura é aumentar a capacidade produtiva e otimizar os processos de forma sustentável.
Nesse contexto é que os avanços tecnológicos se destacam e se tornam importantes aliados do agronegócio. O crescente uso de novas tecnologias nesse setor deu origem, por exemplo, ao campo das AgriTechs (ou AgTechs), que se baseia no uso de Inteligência Artificial (IA), Internet das Coisas (IoT), Big Data e aplicativos inteligentes na indústria agrícola. Além disso, a demanda do mercado também impulsiona a criação de startups visando melhorias para o produtor, meio ambiente e consumidor.
Atualmente, as principais aplicações das novas tecnologias na agricultura se concentram na área de sensores e monitoramento agrícola. Além disso, a Biotecnologia é essencial para as análises de microbioma do solo.
Sensores ambientais agrícolas
O manejo das lavouras depende do uso de sensores para o monitoramento de diversas variáveis importantes, como umidade do solo, temperatura e pH. Com o crescente número de equipamentos habilitados para IoT, ou seja, conectados à internet, os agricultores podem obter análises detalhadas da qualidade do solo e da plantação sem precisar ir a campo.
Alguns dos tipos mais utilizados de sensores IoT são:
- localização em tempo real;
- índice de vegetação e estado nutricional;
- sensores de umidade do solo;
- mapeamento da condutividade elétrica do solo;
- pH do solo.
Porém, a medição e controle em tempo real das variáveis que compõem os sistemas envolvidos na agricultura podem se tornar impraticáveis devido ao enorme volume de dados. Além disso, alguns parâmetros, como a quantidade de matéria orgânica do solo, não são diretamente mensuráveis. Nesse cenário, o uso de soft sensors (sensores virtuais ou softwares sensores) é muito importante.
Um soft sensor é um modelo matemático que utiliza os dados disponíveis das variáveis medidas para calcular e prever os parâmetros desejados do processo analisado. É chamado de soft sensor pois se comporta como um novo sensor inserido no processo, porém sem a inserção de novos dados. Em resumo, um soft sensor auxilia na transformação dos dados existentes para um formato mais útil e de melhor compreensão por meio da combinação de diferentes medidas em um único parâmetro.
Um exemplo interessante aplicado à agricultura foi o desenvolvimento de um soft sensor para medir o crescimento do tomate. Esse soft sensor foi baseado no índice de área foliar, um indicador bastante importante do crescimento da plantação, mas que é de difícil medição através de sensores e é comumente medida manualmente. Para o desenvolvimento do soft sensor, eles utilizaram e integraram dados sobre o modelo de crescimento do tomate e sobre o modelo climático de uma estufa, que são medidos através de sensores físicos. Os resultados encontrados foram muito promissores!
Além da importância do Big data e da IoT para fornecer os dados para um soft sensor, a IA também é uma ferramenta muito útil para essa finalidade. Os soft sensors são criados a partir da necessidade do processo, e podem ser dependentes de modelos simples, como correlações matemáticas entre entradas e saídas, ou modelos mais complexos, baseados em IA, com a capacidade de aprender padrões comportamentais das variáveis e auxiliar na automação inteligente do manejo das lavouras.
O uso soft sensors não é restrito à agricultura e pode ser aplicado a diversas áreas, como em processos bioquímicos e bioprocessos, o que traz benefícios como a redução da taxa de erros e maior produtividade do processo desejado.
Análise do microbioma do solo
Assim como o monitoramento de diversas variáveis, a análise do microbioma do solo é essencial para assegurar a produção agrícola. A composição do solo inclui três componentes essenciais: os físicos (ex: textura e estrutura), os químicos ( ex: minerais) e os biológicos (ex: bactérias e fungos). Essa composição é variável de acordo com a região e com o clima. O componente biológico do solo é formado por diferentes organismos, e os microrganismos são o conjunto mais numeroso, compondo o microbioma do solo.
O microbioma do solo é essencial para as plantas, uma vez que a interação entre ambos é benéfica tanto para os microrganismos quanto para os vegetais. Entre os efeitos que o microbioma oferece às plantas estão o auxílio no desenvolvimento por meio da fixação biológica de nitrogênio, solubilização de fosfato e produção de hormônios vegetais.
No que tange à agricultura, investir na análise e manutenção microbiológica correta é essencial para manter a qualidade do solo em níveis adequados para a boa produtividade e eficiência na lavoura. E, com isso, é necessário que a atividade microbiológica seja mantida de forma saudável e eficiente.
O avanço das tecnologias e, em particular, da biotecnologia é essencial para manter o solo saudável por meio de análises microbiológicas modernas. O desenvolvimento de métodos de análises genéticas pelo Sequenciamento de Nova Geração (NGS, Next Generation Sequencing) vem facilitando o acesso comercial a esse tipo de serviço por vários setores, como a produção agrícola, pecuária e indústria alimentícia.
Ao fornecer uma pequena amostra de solo, corretamente coletada, ao laboratório especializado, o produtor recebe em poucos dias os resultados de qualidade baseados na taxonomia de fungos e bactérias presentes naquela matriz. Esse tipo de avaliação é importante, visto que solos saudáveis devem apresentar diversidade genética, para evitar que uma população de microrganismo se sobressaia sobre outra, o que resultaria em efeitos negativos para o solo e para as plantas, como redução da disponibilidade de nitrogênio. Nesse contexto, já existem empresas que utilizam o sequenciamento de DNA de bactérias e fungos e IA para análise de qualidade do solo para o cultivo de soja.
A produção de bioinoculantes para o campo é outra área dentro da agricultura que se favorece dos soft sensors e seus benefícios. Bioinoculantes são produtos que possuem microrganismos benéficos para o solo e para o desenvolvimento de plantas. Para a cultura em larga escala dos microrganismos já existem soft sensors que geram gráficos de crescimento da biomassa e comparam com gráficos de diferentes bateladas de forma rápida, como é o caso dos sensores de turbidez Optek. Esses sensores, quando integrados com o software, analisam os resultados em tempo real, além de ter o monitoramento e controle contínuo da concentração de biomassa simultaneamente.
Com esse tipo de aplicação, é possível identificar limitações, fatores inibidores e contaminações desde o início das bateladas. A aplicação dos soft sensors também garante um aumento na reprodutibilidade devido à redução da taxa de erro, quando comparado a medição manual da biomassa. Aqui no Brasil, as culturas de soja e milho são as que mais se beneficiam do uso de bioinoculantes.
O ritmo frenético do avanço tecnológico é uma grande força motriz para a automação inteligente em diversos setores. Na agricultura, é possível integrar os dados de todos os sensores IoT e desenvolver um soft sensor para aqueles parâmetros em que a medição não é fisicamente possível ou gera dados complexos. Além disso, a Biotecnologia também contribui para o melhoramento das lavouras de diversas maneiras, uma delas por meio das análises de microbioma do solo utilizando sequenciamento genético. Devido a essas e outras ferramentas “inteligentes”, espera-se que, em poucos anos, a maioria dos setores industriais se torne mais automatizada e funcione de maneira otimizada.
Cite este artigo:
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Fonte da imagem destacada: INFORS-HT.
