Quais são os principais impactos da era digital na agricultura? Com a capacidade de processar uma quantidade de dados cada vez maior, especialistas agora se deparam com novos desafios. Extrair informações relevantes desses dados que possam contribuir para apoiar a tomada de decisão mais eficiente no campo passa a ser uma habilidade fundamental. E para isso é preciso desenvolver pesquisas e soluções integradas baseadas em inteligência artificial, machine learning ou aprendizado de máquina, big data e internet das coisas (IoT). São muitas as aplicações voltadas ao campo. Desde as máquinas automatizadas características da agricultura de precisão aos drones, usados mais recentemente na coleta de dados e mapeamento de propriedades agrícolas, as ferramentas tecnológicas oferecem cada vez mais recursos para melhorar a gestão e a produtividade, com o uso eficiente de insumos e de fertilizantes, por exemplo. Mesmo os smartphones podem capturar imagens e enviá-las para um banco de dados em tempo real. Para os cientistas todo esse potencial de aplicação abre um amplo caminho para a pesquisa e o desenvolvimento tecnológico. É preciso criar interfaces para coletar, armazenar, visualizar, descrever, organizar e analisar esses dados, além de aperfeiçoar mecanismos para aumentar a resolução das imagens obtidas e transmitir as informações de forma mais rápida e em tempo real. Esses desafios foram tema da palestra do pesquisador Bruno Tisseyre, do Centro Internacional de Ensino Superior em Ciências Agrárias (Montpellier SupAgro), durante o 11º Congresso Brasileiro de Agroinformática – SBIAgro 2017, focado em “Ciência de dados na era da agricultura digital”. Tisseyre apresentou uma série de questões que precisam ser resolvidas sob o aspecto do processamento de dados na agricultura de precisão para impulsionar a agroinformática. Na Europa, robôs e sistemas inteligentes estão sendo usados em pesquisas que buscam melhorar os processos produtivos e reduzir o impacto ambiental, conduzidas pelo Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (Inesc-TEC), de Portugal. O pesquisador do Instituto Filipe Neves Santos, um dos palestrantes do SBIAgro, mostrou uma série de soluções tecnológicas desenvolvidas com o uso de sensores para informatizar vinhedos, que ajudam na aplicação racional de defensivos e melhoram a colheita. Embora já existam diversos experimentos com resultados promissores, Santos explica que é necessário criar algoritmos para tornar as máquinas autônomas mais eficientes e integrar as ferramentas da robótica aos sensores. Os desafios e as oportunidades da agroinformática no século XXI também foram tema de palestra do professor Fedro Zazueta, da Universidade da Flórida. “Conhecimento é a coisa mais importante para prover boas soluções. É o primeiro passo para o sucesso”, disse. Entretanto, é crucial saber o que fazer, como, quando e agir com estratégia, segundo ele. “Estamos tentando resolver os problemas atuais com soluções do passado”, alertou. Para Zazueta, os produtores rurais precisam entender por que mudar, saber como usar a tecnologia e usá-la de forma efetiva. “Nosso papel como cientistas é fazer com que a tecnologia seja útil para a sociedade”, afirmou. O professor falou sobre a evolução da informática como resultado da convergência tecnológica, destacando que é preciso desenvolver uma nova ciência baseada nesses avanços e na convergência biológica, apoiada pela biologia molecular e a genômica. Também frisou a importância de se refletir sobre qual é o valor que a tecnologia traz para a qualidade de vida e ainda que riscos estão associados a esse desenvolvimento. Com a variedade de informações fornecidas pelos satélites, sistemas e sensores, um dos desafios é ter certeza de que esses dados são úteis para os sistemas de apoio à decisão dos produtores, de acordo com Bruno Tisseyre. Isso significa saber que os resultados obtidos pelas observações em campo estão sendo bem processados e organizados para que possam ser usados tanto da forma clássica ou de uma nova maneira. “Em minha opinião, há vários desafios e um dos mais importantes é ensinar. Isso não é só uma questão de providenciar novos serviços ou novas informações; é uma questão de como ensinar os produtores e os consultores - as pessoas que estão trabalhando com eles”, disse. “Um dos principais desafios é como ter certeza de que os produtores vão entender esse novo tipo de informação e como esse novo tipo de serviço vai apoiá-los a tomar a melhor decisão e a ser mais sustentável do ponto de vista econômico e também do ambiental”, frisou o palestrante. O presidente da Associação Brasileira de Agroinformática, Carlos Meira, aponta que há muitas oportunidades de pesquisa para a agricultura digital, especialmente em três frentes, que são o sensoriamento remoto, envolvendo a coleta de dados pelos sensores, a análise desses dados e a atuação para levar os resultados ao campo ajudando na tomada de decisão. “Isso inclui desde a estrutura das redes de sensores, a distribuição dessas redes em diferentes ambientes e equipamentos, a integração desses dados e a disponibilização para análise até a extração de informações úteis e de conhecimento”, explica. Há um grande potencial de pesquisa e desenvolvimento nas áreas de machine learning, estatística e inteligência artificial, por exemplo, para analisar esse grande volume de dados e extrair informação que possa ser levada ao campo para o uso mais eficiente de insumos e dos recursos naturais, além do aumento de produtividade. É importante desenvolver novas técnicas no sentido de fornecer modelos e conhecimento para que os robôs possam atuar de forma autônoma e modelos para sistemas informatizados que auxiliem toda a gestão da produção e a logística, em todo o agronegócio, de acordo com o presidente. O SBIAgro 2017 foi realizado de 2 a 6 de outubro de 2017, na Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Promovido pela Associação Brasileira de Agroinformática e pela Sociedade Brasileira de Computação (SBC), teve organização da Embrapa Informática Agropecuária (Campinas, SP), Centro de Pesquisas Meteorológicas e Climáticas Aplicadas à Agricultura (Cepagri), Faculdade de Engenharia Agrícola (Feagri) e Instituto de Computação (IC) da Unicamp.