30 CADERNOS DE ANÁLISE E PROSPETIVA CULTIVAR N.º 33 ABRIL 2025 – Dados na agricultura Aplicações de IA na agricultura: • Agricultura de precisão: análise de imagens NDVI2 e mapas de variabilidade intra-parcela para orientar fertilizações diferenciadas; • Deteção precoce de pragas e doenças: algoritmos de visão computacional para diagnóstico visual automatizado a partir de imagens de folhas e frutos; • Gestão de rega: sistemas de decisão baseados em IA que integram dados meteorológicos e sensores de humidade para otimização da irrigação; • Previsão de produtividade: modelos preditivos treinados com séries históricas e dados climáticos, para antecipar rendimentos e ajustar estratégias de colheita; • Robótica agrícola: equipamentos autónomos, guiados por IA, para operações de sementeira, pulverização e colheita com elevada precisão. Aplicações de IA no setor florestal: • Prevenção de incêndios: sistemas que integram imagens de satélite, sensores térmicos e dados meteorológicos para avaliar o risco de ignição em tempo real; • Inventário florestal automatizado: drones equipados com LIDAR3 e IA para mapeamento e estimativa de biomassa; • Monitorização de biodiversidade: deteção acústica assistida por IA para identificar espécies e alterações nos ecossistemas florestais. Como podemos constatar pelos exemplos apresentados, hoje a IA já não é um conceito abstrato, mas sim uma ferramenta concreta de apoio à gestão agrícola e 2 Normalized Difference Vegetation Index – índice de vegetação que recorre a dados de satélite para medir a capacidade de reflexão da luz em diferentes comprimentos de onda, permitindo, por exemplo, monitorizar o estado de desenvolvimento de uma determinada cultura. 3 LIght Detection And Ranging – tecnologia de deteção remota que utiliza feixes de luz refletida (e.g. laser) para medir distâncias e criar, por exemplo, mapas tridimensionais. florestal, com impactos reais ao nível da eficiência, sustentabilidade e redução de perdas. Inteligência Artificial Generativa: o motor da disrupção A evolução mais recente da IA, a denominada Inteligência Artificial Generativa (IAG), representa um novo paradigma, permitindo não apenas analisar dados, mas gerar conteúdos, simular cenários, automatizar decisões e propor intervenções específicas em tempo real. A possibilidade de dados estruturados e não estruturados poderem alimentar modelos de IA conversacionais que caminham no sentido de se tornarem verdadeiros agentes capazes de vir não apenas a produzir informação, mas a realizar ações, estão a criar enormes desafios e oportunidades a uma velocidade nunca antes vista. Exemplos de aplicação da Inteligência Artificial Generativa: • Assistentes virtuais agrícolas: sistemas que respondem em linguagem natural a questões técnicas a partir de bases de dados agronómicas e de previsão meteorológica; • Planos de intervenção personalizados: geração automática de recomendações de tratamento, com base na integração de dados históricos, condições atuais e previsões de risco; • Simulação de cenários de produção e mercado: avaliação de impacto de diferentes estratégias de cultivo face a variações climáticas ou de preços; • Geração de dados sintéticos: para treinar modelos em culturas com escassez de dados reais; … a IA já não é um conceito abstrato, mas sim uma ferramenta concreta de apoio à gestão agrícola e florestal, com impactos reais ao nível da eficiência, sustentabilidade e redução de perdas.
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