Inteligência Artificial no Treinamento da Indústria Agrícola Ppt

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Este slide descreve o ciclo de vida da informação agrícola e como a implementação da IA pode ser útil para aumentar a produtividade.

Notas do instrutor: A agricultura envolve processos e fases, a maioria dos quais são executados manualmente. A IA pode ajudar nos trabalhos mais complexos e rotineiros, complementando a tecnologia existente. Quando integrado a outras tecnologias, ele pode coletar e avaliar dados massivos em uma plataforma digital, determinar o melhor curso de ação e até mesmo iniciar essa ação.

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Este slide lista as vantagens da IA no setor agrícola, como analisar a demanda do mercado, gerenciar riscos, proteger colheitas, colheitas, etc.

Notas do instrutor:

• Analisando a demanda do mercado: a IA pode facilitar a seleção de culturas e ajudar os agricultores a determinar qual produto é o mais lucrativo
• Gerenciando riscos: a previsão e a análise preditiva podem ajudar os agricultores a reduzir erros nos processos de negócios e diminuir a chance de quebra de safra
• Melhoramento de sementes: a IA pode ajudar no desenvolvimento de culturas menos propensas a doenças e mais adaptáveis às condições ambientais, reunindo dados sobre o crescimento das plantas
• Culturas de alimentação: a IA pode ajudar a determinar os melhores padrões de irrigação e tempos de tratamento de fertilizantes e prever o melhor mix de produtos agronômicos
• Monitoramento da saúde do solo: os sistemas de IA podem realizar análises químicas do solo; com base nisso, estimativas confiáveis de nutrientes ausentes podem ser fornecidas
• Protegendo as plantações: a IA pode rastrear a saúde das plantas para detectar e até prever doenças, identificar e erradicar ervas daninhas e fazer recomendações de controle de pragas
• Colheita: É possível automatizar a colheita e até prever o momento ideal para ela com o uso de IA

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Este slide lista as aplicações de Inteligência Artificial na agricultura que estão sendo usadas para ajudar a produzir colheitas mais saudáveis, controlar pragas, monitorar o solo e as condições de cultivo, organizar dados para os agricultores, reduzir o esforço e aumentar a eficiência de uma ampla gama de operações relacionadas à agricultura ao longo do setor de alimentos cadeia de mantimentos.

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Este slide discute questões associadas à adoção de Inteligência Artificial no setor agrícola. Alguns desses problemas são o longo processo de adoção de tecnologia, falta de experiência técnica e questões de privacidade e segurança.

Notas do instrutor:

• Processo de adoção de tecnologia demorado: os agricultores devem perceber que a Inteligência Artificial é uma versão mais avançada de tecnologias essenciais para processamento, aquisição e análise de dados de campo. Para que a IA funcione, é necessária uma infraestrutura tecnológica. Como resultado, mesmo as fazendas com alguma tecnologia instalada podem achar difícil atualizar
• Falta de experiência técnica: A indústria agrícola dos países emergentes difere da Europa Ocidental e dos Estados Unidos. A Inteligência Artificial na agricultura pode ajudar alguns locais, mas pode ser um desafio vendê-la em áreas onde a tecnologia agrícola não é popular. Agricultores e proprietários de negócios agrícolas prontos para adotar soluções inovadoras precisarão de treinamento e suporte contínuo de empresas digitais e seus produtos
• Questões de privacidade e segurança: a agricultura de precisão e a agricultura inteligente criam várias dificuldades legais que muitas vezes ficam sem resposta porque não há políticas e regulamentos definidos em torno do uso de IA, não apenas na agricultura, mas em geral. Os agricultores podem enfrentar desafios significativos devido a ameaças de privacidade e segurança, como ataques cibernéticos e violações de dados

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Este slide fala sobre o escopo da Inteligência Artificial e como ela pode ser combinada com outras tecnologias para ajudar a agricultura.

Notas do instrutor:

• Big data para tomada de decisão informada: a análise de dados na agricultura pode resultar em grandes ganhos de produtividade e reduções significativas de custos. Ao mesclar IA e big data, os agricultores podem obter recomendações confiáveis com base em informações em tempo real bem classificadas sobre as demandas das culturas. Como resultado, as suposições serão eliminadas, permitindo mais precisão nos métodos agrícolas, como irrigação, fertilização, proteção de cultivos e colheita.
• Sensores de IoT para capturar e analisar dados: os agricultores podem monitorar, medir e salvar dados de campos em tempo real usando sensores de IoT e outras tecnologias de suporte (como drones, GIS e outras ferramentas). Os agricultores podem adquirir informações mais precisas mais rapidamente combinando tecnologias agrícolas de IA com sensores e software de IoT. Dados melhores equivalem a julgamentos melhores e menos tentativa e erro. Em suma, há economia líquida de tempo e dinheiro
• Automação e robótica para minimizar o trabalho manual: Um dos problemas mais desafiadores na agricultura é a escassez de mão de obra, que pode ser resolvida com IA, tratores autônomos e a Internet das Coisas. Como essas tecnologias são mais precisas e, portanto, eliminam erros, elas têm o potencial de ser econômicas. Quando combinados, IA, tratores autônomos e a Internet das Coisas são a chave para a agricultura de precisão com menos tempo e dinheiro investidos em tentativa e erro