Millenium Explica: como a inteligência artificial ajuda o agronegócio?

Como a Inteligência Artificial pode ajudar o Agronegócio?

O Millenium Explica de hoje aborda dois assuntos importantíssimos para a economia: Agronegócio e Inteligência Artificial. Hoje, o setor Agro no Brasil se destaca não só pelo seu impacto no PIB, como também pelo desenvolvimento tecnológico que vem aplicando em seus processos.

+ Ouça! José Luiz Tejon traça cenários e analisa potencialidades e desafios do Agro

O cientista de dados Wagner Vargas cita alguns exemplos que já são amplamente adotados no segmento. Através de grandes bases de dados, é possível, por exemplo, monitorar de forma eficaz diversos fatores: como qual propriedade está sendo mais produtiva. Outro destaque, por exemplo, é o avanço da mecanização.

Veja também
Hangout – O impacto das reformas econômicas no Agronegócio
Samanta Pineda: O Brasil que não parou

“Já temos, inclusive, protótipos de tratores autônomos que, não só têm condições de fazer o trabalho deles sozinhos, como, através de técnica de aprendizado de máquina, têm sido testados para tomarem decisão: por exemplo, se o excesso de chuva exigiria um desvio de rota da colheita ou até mesmo a necessidade de parar o trabalho naquele momento, pois ele não seria eficaz”, explica.

Outro avanço importante da ciência de dados é a capacidade de prever cenários futuros. “Os algoritmos de machine learning precisam de muitos dados para serem eficazes e são capazes de compreender padrões e fazer previsões, sendo muito útil no sentido meteorológico e climático, como prever a velocidade do vento nas próximas horas, a quantidade de milímetros de chuva e a incidência dos raios solares”, complementa Wagner.

+ Tem dúvidas? O Millenium Explica!

Como a Inteligência Artificial pode ajudar o Agronegócio?

O Millenium Explica de hoje aborda dois assuntos importantíssimos para a economia: Agronegócio e Inteligência Artificial. Hoje, o setor Agro no Brasil se destaca não só pelo seu impacto no PIB, como também pelo desenvolvimento tecnológico que vem aplicando em seus processos.

+ Ouça! José Luiz Tejon traça cenários e analisa potencialidades e desafios do Agro

O cientista de dados Wagner Vargas cita alguns exemplos que já são amplamente adotados no segmento. Através de grandes bases de dados, é possível, por exemplo, monitorar de forma eficaz diversos fatores: como qual propriedade está sendo mais produtiva. Outro destaque, por exemplo, é o avanço da mecanização.

Veja também
Hangout – O impacto das reformas econômicas no Agronegócio
Samanta Pineda: O Brasil que não parou

“Já temos, inclusive, protótipos de tratores autônomos que, não só têm condições de fazer o trabalho deles sozinhos, como, através de técnica de aprendizado de máquina, têm sido testados para tomarem decisão: por exemplo, se o excesso de chuva exigiria um desvio de rota da colheita ou até mesmo a necessidade de parar o trabalho naquele momento, pois ele não seria eficaz”, explica.

Outro avanço importante da ciência de dados é a capacidade de prever cenários futuros. “Os algoritmos de machine learning precisam de muitos dados para serem eficazes e são capazes de compreender padrões e fazer previsões, sendo muito útil no sentido meteorológico e climático, como prever a velocidade do vento nas próximas horas, a quantidade de milímetros de chuva e a incidência dos raios solares”, complementa Wagner.

+ Tem dúvidas? O Millenium Explica!