Com o advento da agricultura 4.0, toda a tecnologia já utilizada nos mais diversos setores da atividade econômica e social estão chegando muito fortes também ao campo agrícola.
Dentre estas novas tecnologias, a utilização de Machine Learning está influenciando de maneira disruptiva vários aspectos da produção agrícola. E este impacto está apenas no início.
Mas, afinal, o que é o Machine Learning?
“Machine Learning” ou “Aprendizado de Máquina” é uma aplicação da Inteligência Artificial (AI) que permite aos sistemas ter a habilidade de aprender automaticamente e melhorar a análise, através da sua própria experiência, sem que seja explicitamente programado.
O aprendizado de máquina foca no desenvolvimento de softwares que podem acessar dados e utilizá-las para melhorar a sua experiência por si só. Eles permitem que as aplicações de software se tornem mais eficientes na predição de resultados.
O processo de aprendizado se inicia com dados ou observações, para descobrir padrões entre os dados fornecidos e tomar decisões melhores, baseando-se nos exemplos fornecidos. O objetivo principal seria o de permitir que os computadores aprendam automaticamente sem a intervenção humana.
Diferença entre Machine Learning e Inteligência Artificial
Existe uma confusão de que Machine Learning e Inteligência Artificial significam o mesmo, mas, na realidade, a Inteligência Artificial é um conceito amplo que inclui o Machine Learning como um dos seus recursos.
A IA consiste em mecanismos computacionais que se baseiam no comportamento humano para resolver problemas. Em outras palavras, a tecnologia faz o computador “pensar” como uma pessoa para executar tarefas. Nós, humanos, conseguimos analisar dados, encontrar padrões ou tendências, de fazer análises mais apuradas a partir daí e, então, utilizar as conclusões para tomar decisões.
O Machine Learning é parte deste conceito, no qual, em uma determinada situação, tenta-se determinar padrões e tendências entre os dados para suprir ferramentas para tomada de decisão.
Como funciona o Machine Learning
Os algoritmos de Machine Learning são normalmente categorizados como “supervisionados” ou “não supervisionados”.
Algoritmos supervisionados
Esses necessitam de um cientista de dados ou analista de dados com habilidade de ML para prover tanto os valores de entrada como os valores de saída esperados.
O cientista de dados determina quais as variáveis, ou habilidades, que o modelo deve analisar e utilizar para desenvolver as predições. Uma vez que o treinamento esteja completo, o algoritmo aplicará o que foi aprendido conforme o novo conjunto de dados.
Algoritmos não supervisionados
Já os algoritmos não supervisionados não necessitam treinamento com os valores de saída esperados. Ao contrário, eles se utilizam de uma técnica interativa chamada “deep learning” para revisar os dados e chegar as devidas conclusões.
Algoritmos de aprendizado não supervisionados (redes neurais) são usadas para tarefas mais complexas de processamento, do que as tarefas de aprendizado supervisionado, tais como reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala e geração de linguagem natural.
Essas redes neurais trabalham através da combinação de milhões de exemplos de dados de treinamento e geralmente identificam correlações entre muitas variáveis. Uma vez adequadamente treinados, o algoritmo se utiliza do seu banco de associações para interpretar novos dados. Por isso, esses algoritmos necessitam do conceito de “big data”, justamente por requererem quantidades enormes de dados.
Processo de execução do Machine Learning
- Identificar conjunto de dados relevantes e prepará-los para análise;
- Escolher/Identificar o tipo de algoritmo de ML a ser utilizado;
- Construir um modelo analítico baseado no algoritmo escolhido;
- Treinar o modelo em conjunto de dados de teste e revisá-los de acordo com a necessidade;
- Rodar o modelo para gerar resultados e outros detalhes.
Ou seja, a utilização de aprendizado de máquina não é nenhum fator impossível de ser utilizado, basta descobrir e atuar nos padrões que se deseja identificar.
Na agricultura, pode-se imaginar os mais diferentes fatores a serem identificados onde o aprendizado de máquina traria grandes ganhos de tempo, dinheiro e efetividade das análises a serem executadas.
Exemplos de Uso de Machine Learning e o case BullGreen
Vários são os casos de uso de Machine Learning já amplamente utilizados nas empresas. Alguns destes exemplos já são clássicos nas mais determinadas áreas.
Dentre os vários exemplos temos:
- Navegação Inteligente, como Google Maps e Waze
- Recomendação de produtos similares para clientes
- Cruzamento de dados na detecção de problemas de saúde
No Venturus utilizamos o conceito de ML em um projeto de detecção de vazamento de água. Nele, desenvolvemos um hardware que identifica, por meio de padrões de sons, o local exato do problema. Além disso, esse hardware envia diretamente os dados do local para o centro de operações do cliente. Saiba mais sobre esse case de sucesso aqui.
No agronegócio, o Venturus trabalhou com a startup BullGreen para cruzar informações de satélite sobre estado e disponibilidade de pastagens. O sistema desenvolvido com Machine Learning consegue coletar informações como a altura e qualidade das forragens, nível de infestação por plantas daninhas e quantidade de animais. Isso reduziu em 80% o custo para levantar essas informações.
Conte com o Venturus para impulsionar o seu negócio!
A utilização das técnicas de Machine Learning já está disponível e com vários casos de sucesso nos mais variados segmentos da economia. Na agricultura, em que o reconhecimento de sons, imagens e padrões podem ser utilizados nas mais diferentes situações, bastando apenas detectar quais são as áreas de interesse e qual o ganho de informações que isso traz.
No campo, devido à multipolaridade de ações a serem executadas, a técnica do Machine Learning pode trazer muitos ganhos nas mais diversas situações, tais como: detectar vazamentos na irrigação, identificar pragas e doenças na lavoura, utilização de históricos de sucesso e problemas detalhados por região da fazenda, entre muitos outros pontos.
Ou seja, a agricultura apresenta muitas oportunidades de desenvolvimento no campo e o machine learning é uma das ferramentas que agrega grande valor na tomada de decisão do agricultor. Fale com um de nossos especialistas para saber como o Venturus pode ajudar o seu negócio!
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