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A inteligência artificial (IA), é definida como um ramo da ciência da computação, cujo objetivo é reproduzir processos de pensamento, raciocínio, habilidades de aprendizagem e gestão do conhecimento. Essa se encontra cada vez mais presente por exemplo em aplicações na medicina experimental e clínica (SAK, SUCHODOLSKA 2021).
O machine learning, aprendizado de máquina ou também conhecido como ML é uma área de IA relacionada a algoritmos que melhoram automaticamente por meio da experiência. Os algoritmos de ML têm o potencial de criar modelos matemáticos para auxiliar na tomada de decisões. O desenvolvimento desses modelos é baseado em grandes conjuntos de dados de treinamento, sem programação.
A popularização do uso de algoritmos de ML ocorreu na última década do século 20 em aplicações de mecanismos de busca (SAK, SUCHODOLSKA 2021). Já ao final do ano de 2010, as tecnologias tornaram-se complementares às áreas de investigação da ciência alimentar e da nutrição (MIYAZAWA et al., 2022).
Com base nos últimos relatos, a agricultura moderna enfrenta vários desafios, incluindo o aumento na demanda de alimentos, devido ao crescimento populacional, e das alterações climáticas, além do esgotamento dos recursos naturais, alteração das escolhas alimentares pelos consumidores, bem como as preocupações de segurança e saúde (JIANG et al., 2023). Conforme representado na figura 1.
Figura 1. Desafios enfrentados pela agricultura moderna.
Fonte: Dos autores.
Logo, há uma necessidade de abordar as questões acima referidas, colocando pressão sobre o setor, para otimizar a eficácia das práticas agrícolas, diminuindo, simultaneamente, a carga ambiental. Em particular, estes dois elementos essenciais impulsionaram a transformação da agricultura em agricultura de precisão. Esta modernização apresenta grande potencial para garantir sustentabilidade e produtividade máxima. (LAMPRIDI; SØRENSEN; BOCHTIS, 2019).
Em geral, a agricultura “inteligente” baseia-se em quatro pilares fundamentais para responder às necessidades crescentes sendo esses: gestão ideal dos recursos naturais, conservação do ecossistema, desenvolvimento de serviços adequados e utilização de tecnologias modernas (ZECCA, 2019).
Um pré-requisito essencial da agricultura moderna é, definitivamente, a adoção das Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC), a por consequente a aplicação da IA. As TIC podem incluir sistemas de informação de gestão agrícola, sensores de umidade e solo, acelerômetros, redes de sensores sem fios, câmaras, drones, satélites de baixo custo, serviços online e veículos guiados automaticamente (BENOS et al., 2021).
As inovações advindas da IA oferecem benefícios como melhores índices de bem-estar animal, redução de imprecisões na cadeia de abastecimento e aumento da produtividade operacional, expandindo o o ao mercado e melhorando a competitividade. No entanto, o uso destas tecnologias também apresenta desafios, incluindo personalização individual dos animais, análise da viabilidade econômica, segurança de dados, privacidade, adaptabilidade tecnológica, formação, envolvimento das partes interessadas e sustentabilidade. (NEETHIAJAN, 2023).
O interesse e as possíveis aplicações para apoiar as novas descobertas na pecuária leiteira vêm crescendo nos últimos anos. Esse fato tem ocorrido, uma vez que, estudos apontam que as aplicações bem-sucedidas de IA podem ter efeitos positivos nas fazendas leiteiras (HOUSTON, 2022).
A pecuária leiteira é rica em oportunidades para análises e tomadas de decisões que historicamente vêm sendo realizadas por humanos. O uso da IA pode auxiliar no monitoramento da produção no nível de rebanho, lote ou individual, identificar vacas doentes ou vacas em cio, direcionar o treinamento de funcionários, sugerir formulação de dietas e gerar relatórios para gerenciamento de planejamento (DE VRIES; BLIZNYUK; PINEDO, 2023).
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O estudo da maioria das análises é realizado de forma descritiva, ou seja, resume e descreve dados coletados anteriormente, como um relatório de monitoramento mensal. Ocorre ainda a análise preditiva, que utiliza dados históricos com o objetivo de compreender e fazer projeções futuras de desempenho através de modelagem estatística. Essa técnica consegue estimar, por exemplo, estimar vacas que estão em risco de ficarem doentes, com base no seu histórico.
Por outro lado, a análise prospectiva visa direcionar quais medidas devem ser adotadas mediante ao resultado obtido. Em resumo, esse sistema avalia questões hipotéticas e pode recomendar o melhor curso de ação, como qual touro usar para inseminação (DE VRIES; BLIZNYUK; PINEDO, 2023). A descrição das análises é ilustrada na figura 2:
Figura 2. Resumo das análises realizadas pela inteligência artificial.
Fonte: Dos autores.
Um outro cenário de aplicação da IA é dentro da indústria de laticínios, de forma a oferecer os seguintes benefícios:
- Otimização da produção: pode ser utilizada para prever a demanda do mercado, otimizar a programação e ajustar automaticamente os processos de produção, resultando em uma produção mais eficiente e redução de desperdícios.
- Controle de qualidade: pode ser usada para monitorar continuamente a qualidade dos produtos laticínios, identificando qualquer desvio dos padrões de qualidade e alertando os operadores para tomar as devidas medidas corretivas de maneira imediata.
- Manutenção preditiva: pode prever falhas em equipamentos de produção, como bombas, compressores e sistemas de refrigeração, com base nos dados dos sensores e histórico de manutenção, permitindo que as empresas realizem a manutenção preventiva antes que ocorram paralisações não programadas.
- Melhoria na logística e distribuição: apresenta a capacidade de otimizar rotas de entrega, monitorar as condições de armazenamento e transporte dos produtos laticínios (como temperatura e umidade) e prever a necessidade de reposição de estoque, melhorando a eficiência da cadeia de suprimentos.
- Personalização dos produtos: pode ajudar a adaptar a produção de laticínios para atender às preferências dos consumidores, oferecendo produtos personalizados com base em dados de compra e dos clientes.
- Redução de desperdício: Ao prever a demanda com maior precisão e monitorar a qualidade dos produtos de forma mais eficaz, a IA pode ajudar a reduzir o desperdício de matéria-prima e produtos acabados na indústria de laticínios.
- Sustentabilidade: pode auxiliar as empresas a reduzirem seu impacto ambiental, otimizando o uso de recursos, reduzindo o consumo de energia e minimizando o desperdício de alimentos.
- Análise de dados avançada: é capaz de analisar grandes volumes de dados de produção, vendas e outros aspectos do negócio, identificando tendências, padrões e insights que podem orientar a tomada de decisões estratégicas.
- Melhoria da segurança alimentar: pode ajudar a rastrear a origem de produtos laticínios e identificar rapidamente qualquer contaminação ou problema de segurança alimentar, consequentemente garantindo a segurança dos consumidores.
- Redução dos custos operacionais: Automatizando tarefas repetitivas e otimizando processos, a IA pode ajudar a reduzir os custos operacionais na indústria de laticínios.
Na prática, para a sua implementação, primeiro deve-se realizar uma coleta de dados relevantes para sua operação. Isto pode incluir dados de qualidade, vendas, logística, manutenção, entre outros. É importante que a coleta seja realizada de forma consistente e que os dados sejam disponibilizados em formato digital. E, quando necessário, pode-se fazer o uso de sensores e sistemas de monitoramento.
Inicialmente, os dados devem ser preparados, para arem por uma triagem, removendo dados inconsistentes e/ou duplicados (‘’outliers’’) para serem analisados. Posteriormente, é escolhido um caso específico para aplicação da IA. Por exemplo, analisando a rota de distribuição. Partindo do princípio que se tem as informações de distância, gasto com óleo diesel e motorista, tempo de percurso, etc. A partir disso então é possível analisar e ter a rota que pode me fornecer o melhor tempo, menor custo, menor risco de acidentes, entre várias outras informações que são possíveis de se coletar com base no interesse do produtor/empreendedor.
Com a posse dos dados e do objetivo do projeto, deve-se treinar um modelo de IA mais apropriado para o tipo de dado em questão. Como curiosidade, existem plataformas que nos permite treinar modelos de IA, como TensorFlow e PyTorch, dentre outras. A IA pode ser treinada em vários modelos como:
- “Aprendizado supervisionado”, ou seja, existe um operador que identifica pra ela qual (is) parâmetro(s) está(ão) correto(s);
- Modelo não Supervisionado, que é indicado para explorar dados desconhecidos, podendo revelar padrões que podem ter sido perdidos; entre outros Modelos.
Com o modelo mais adequado escolhido, ele deve ser integrado aos processos do negócio, o que pode envolver a criação de um sistema de automação que toma decisões com base nas previsões ou na análise gerada pela IA. É preciso ainda estabelecer métricas de desempenho para avaliar a eficácia, evitar desperdícios e as soluções de IA. Por exemplo: medir a temperatura do tanque de leite, quando ela ultraar o valor de referência, o leite está impróprio para ser beneficiado. O modelo implementado será contínuo, o que ajuda a identificar problemas e desvios.
Além do mais, é de suma importância treinar a equipe que vai manusear os equipamentos, saber sobre como estes funcionam e serem capazes de interpretar os resultados.
Figura 3. o a o para a implementação da IA dentro da indústria.
Fonte: Dos autores
Um outro ponto imprescindível é a segurança e proteção de dados. A segurança de dados refere-se às medidas de proteção empregadas para proteger o contra o não aprovado, dessa forma mantendo a confidencialidade, integridade e disponibilidade dos dados. Logo, as boas práticas de segurança de dados incluem técnicas de proteção de dados, como criptografia, gerenciamento de chaves, edição de dados, subconjunto de dados e mascaramento, bem como controles de o de usuário privilegiado, auditoria e monitoramento.
Por fim, deve-se avaliar a relação custo e benefício da implementação da IA, para que seja determinado o “ROI” (Retorno por investimento), e justificar a implementação ou cancelamento do projeto de implementação de IA.
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REFERÊNCIAS
BENOS, L. et al. Machine Learning in Agriculture: A Comprehensive Updated Review. Sensors, v. 21, n. 11, p. 3758, 1 jan. 2021.
DE VRIES, A.; BLIZNYUK, N.; PINEDO, P. Invited Review: Examples and opportunities for artificial intelligence (AI) in dairy farms*. Applied Animal Science, v. 39, n. 1, p. 14–22, fev. 2023.
HOUSTON, G. 2022. How Artificial Intelligence could change the dairy farming industry. Disponível em:
JIANG, B. et al. Precision Livestock Farming Research: A Global Scientometric Review. v. 13, n. 13, p. 2096–2096, 24 jun. 2023.
LAMPRIDI, M. G.; SØRENSEN, C. G.; BOCHTIS, D. Agricultural Sustainability: A Review of Concepts and Methods. Sustainability, v. 11, n. 18, p. 5120, 1 jan. 2019.
MIYAZAWA, T. et al. Artificial intelligence in food science and nutrition: a narrative review. Nutrition Reviews, v. 80, n. 12, p. 2288–2300, 30 mai. 2022.
NEETHIRAJAN, S. Artificial Intelligence and Sensor Technologies in Dairy Livestock Export: Charting a Digital Transformation. Sensors, v. 23, n. 16, p. 7045–7045, 9 ago. 2023.
SAK, J.; SUCHODOLSKA, M. Artificial Intelligence in Nutrients Science Research: A Review. Nutrients, v. 13, n. 2, p. 322, 22 jan. 2021.
ZECCA, F. The Use of Internet of Things for the Sustainability of the Agricultural Sector: The Case of Climate Smart Agriculture. International Journal of Civil Engineering and Technology, v. 10, n. 3, 2019.
Boas Práticas de Segurança de Banco de Dados. Disponível em: <https://www.oracle.com/br/security/database-security/what-is-data-security/#:~:text=A%20seguran%C3%A7a%20de%20dados%20refere>. o em: 6 de out. 2023.
