RESUMO
O uso de dados digitais é uma das principais características da era da Agricultura 4.0. Diferentes dispositivos e sensores podem ser usados para capturar uma variedade de tipos de dados que permitem o desenvolvimento de aplicativos de visão computacional, eventos acústicos e processamento de dados. Esses aplicativos são úteis para monitorar, compreender e predizer diversos atributos da cadeia produtiva agrícola com o objetivo de auxiliar o agricultor na tomada de decisão. Em um cenário de crescente obrigatoriedade do uso sustentável dos recursos naturais e de aumento das taxas de produção para garantir uma situação de segurança alimentar no mundo, há uma grande demanda por melhorias em qualquer etapa dos processos agrícolas. Este artigo tem como objetivo contribuir com pesquisas futuras sobre Inteligência Artificial no contexto agrícola, listando exemplos de cenários práticos de IA, incluindo aqueles para os quais o Instituto de Pesquisa Eldorado tem contribuído. Ao longo deste trabalho, diferentes aplicações da IA são discutidas, destacando algumas características, vantagens, desvantagens e resultados, a fim de fornecer uma visão geral das diferentes tecnologias que podem ser aplicadas na agricultura. Além disso, apresentamos os principais desafios de popularizar o uso de sistemas baseados em IA, algumas abordagens possíveis para reduzir as dificuldades e uma visão das próximas tecnologias mais promissoras em conjunto com IA.
Palavras-chave:
Algoritmo; Rede neural; Visão computacional; Evento acústico; Processamento de dados