Todos os dias, a maior parte das famílias brasileiras se alimenta da mesma forma. No prato, dois ingredientes principais estão sempre presentes, arroz e feijão. Eles não podem faltar e são complementados com o que chamamos de ‘mistura’ – uma carne, vegetais e salada. A comida típica dos brasileiros é sustentada por uma grande indústria agrícola de plantio, colheita, produção e logística que pode ser otimizada com recursos tecnológicos de Inteligência Artificial (IA), especialmente no mês de novembro, quando estes grãos começam a ser colhidos dos campos.
Para Eduardo Vargas, Business Development Manager da Graymatics, uma das principais empresas de processamento cognitivo multimídia do mundo, é possível melhorar e automatizar os processos envolvendo o plantio, a colheita e o preparo das safras para produção e distribuição de arroz e feijão e seus subprodutos utilizando soluções de coleta de dados de IA em vídeos e drones, além de tornar os procedimentos mais seguros para os trabalhadores.
“O agronegócio brasileiro é um dos mais respeitados e fortes do mundo e, nos últimos anos, temos visto o crescimento do uso de tecnologia dentro e fora das fazendas. Contudo, ainda existem desafios relacionados à qualidade das safras e segurança dos colaboradores, assim como manutenção e funcionamento das diversas máquinas envolvidas na gestão e logística do processo produtivo, especialmente quando os grãos chegam às indústrias para serem processados, embalados e distribuídos. Em uma estrutura operacional robusta, manter o controle sobre tantas variáveis em diferentes espaços ao mesmo tempo é desafiador”, explica.
De acordo com a Companhia Nacional de Abastecimento (Conab), a safra 2023/24 de arroz tem uma estimativa de incremento total de 7,7%, pois deve crescer tanto na área plantada quanto na produtividade média, com expectativa de 10,8 milhões de toneladas produzidas. O mesmo cenário positivo se aplica ao feijão, que tem previsão de 3,1 milhões de toneladas produzidas, o que representa um crescimento de 0,8% em relação à temporada anterior caso o resultado se confirme ao final dos 3 ciclos.
Ao instalar câmeras que contam com sistemas de Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data Analytics, é possível fazer uma análise de vídeo em tempo real de todas as dependências da produção – seja por drones ou por câmeras fixas. Com esta tecnologia, pode-se diminuir consideravelmente os acidentes com máquinas, por exemplo, e coletar dados de inteligência de mercado para a indústria de processamento. Existem também câmeras programadas para identificar situações de invasão ou danos naturais nas plantações e defeitos nas máquinas.
“Em um mercado promissor, é comum que agricultores e produtores esperem ter maiores ganhos e lucratividade. Porém, quando a operação aumenta, a quantidade de variáveis para monitorar também cresce. Por isso, soluções como o Lab Vista, que controla indústrias e fábricas em tempo real com recursos de IA, são ótimas para garantir a qualidade e a segurança em todas as áreas. Acredito que essas práticas fortalecem o agro nacional e adicionam uma vantagem competitiva no mercado global”, finaliza o executivo da Graymatics.
Fonte: Thais dos Santos Fernandes
