A inteligência artificial (IA) generativa vem ganhando espaço no agronegócio brasileiro ao acelerar pesquisas, qualificar recomendações técnicas e apoiar a tomada de decisão no campo. A tecnologia já é utilizada em 14 unidades da Embrapa, com foco no desenvolvimento de soluções voltadas a sistemas agroalimentares e florestais.
IA generativa amplia eficiência e inovação no campo
A adoção da IA generativa pela Embrapa tem como objetivo integrar a tecnologia às bases de conhecimento da instituição, ampliando a escalabilidade das soluções, a replicação de resultados e a geração de recomendações personalizadas para o setor produtivo.
A tecnologia atua em diferentes frentes, como organização e análise de grandes volumes de dados, além da simulação de cenários produtivos. Com isso, contribui para tornar a pesquisa mais ágil, apoiar decisões estratégicas e impulsionar a inovação nos sistemas agropecuários.
Evolução da inteligência artificial na pesquisa agropecuária
O uso de IA no agro representa uma evolução de práticas já adotadas pela Embrapa há décadas, especialmente na análise de dados históricos dentro da agricultura digital e de precisão.
De acordo com o pesquisador Kleber Sampaio, da Embrapa Agricultura Digital, a IA generativa representa um avanço em relação à IA preditiva. Enquanto a preditiva trabalha com a antecipação de cenários com base em dados históricos, a generativa utiliza essas informações para criar conteúdos inéditos, simulações e recomendações mais complexas.
Aplicações práticas da IA generativa no agronegócio
A tecnologia já apresenta resultados em diferentes frentes da pesquisa agropecuária, incluindo:
- Geração automatizada de relatórios técnicos e revisão de literatura científica
- Organização de grandes bases de dados experimentais
- Simulação de cenários climáticos, de produtividade e manejo
- Desenvolvimento de recomendações personalizadas para produtores
- Integração de dados de solo, clima e genética
Além disso, a IA generativa contribui para soluções inovadoras, como simulações de crescimento de culturas, apoio ao melhoramento genético e criação de novos modelos preditivos.
Um dos destaques é um método que combina laser e inteligência artificial para estimar, em uma única análise, a densidade do solo e o teor de carbono.
Diferença entre IA preditiva e IA generativa
Os pesquisadores da Embrapa destacam diferenças fundamentais entre os dois modelos:
- IA preditiva: utiliza aprendizado de máquina e modelos estatísticos para identificar padrões e prever tendências com base em dados existentes.
- IA generativa: vai além da análise, criando conteúdos originais como textos, imagens, códigos e simulações a partir do aprendizado dos dados.
Desenvolvimento de ferramentas digitais e capacitação técnica
O avanço da IA na Embrapa está associado a iniciativas como o projeto SORaIA, que busca aumentar a eficiência, a qualidade e a resiliência dos sistemas produtivos.
Entre os objetivos do projeto estão:
- Estímulo à produção científica
- Consolidação de bases de dados estruturadas
- Desenvolvimento de ferramentas digitais acessíveis
- Capacitação de equipes técnicas no uso de IA
A atualização contínua de softwares, hardwares e profissionais é considerada essencial para acompanhar a evolução tecnológica no setor.
Ética, governança e proteção de dados
As pesquisas com IA na Embrapa seguem padrões éticos nacionais e internacionais, com atenção à privacidade e à proteção de dados, conforme a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
Entre as diretrizes estratégicas estão:
- Implantação de governança permanente
- Investimento em curadoria e validação de dados
- Proteção do patrimônio intelectual da instituição
Também está em discussão a criação de um “marketplace de contexto”, voltado à soberania dos dados e conhecimentos gerados.
IA no combate a doenças e na gestão agropecuária
A inteligência artificial também já é aplicada no enfrentamento de desafios críticos do setor, como a detecção precoce de doenças.
No caso da ferrugem asiática da soja, que gera custos superiores a US$ 2 bilhões por safra, a Embrapa testa soluções baseadas em IA para identificar a doença e simular cenários de infestação.
Outras aplicações incluem:
- Identificação de zonas de manejo agrícola
- Zoneamento de pastagens
- Mapeamento de atributos do solo
- Monitoramento de estresse hídrico
- Avaliação da sustentabilidade na pecuária
Cooperação internacional e novas tecnologias
A Embrapa também firmou parceria com a FAO em áreas como observação da Terra, plataformas geoespaciais e resiliência dos sistemas agroalimentares.
Projetos como o Terraclass e o ATER+ Digital reforçam o uso de tecnologias no mapeamento territorial e na extensão rural.
Visão de futuro: agricultura digital e computação avançada
Desde 2016, o Observatório de Agricultura Digital da Embrapa monitora tendências tecnológicas com impacto no agronegócio.
Entre os temas em destaque estão:
- Computação quântica aplicada ao campo
- Bioinformática
- Sensoriamento remoto
- Modelagem climática
- Agricultura inteligente
Essas tecnologias têm potencial para transformar toda a cadeia produtiva, do plantio à comercialização.
Inclusão digital fortalece agricultura familiar
O projeto Semear Digital busca ampliar o acesso à tecnologia no campo, especialmente entre pequenos produtores.
Criado em 2023, o programa atua em municípios denominados Distritos Agrotecnológicos (DATs), com foco em:
- Conectividade
- IA e sensoriamento remoto
- Automação e agricultura de precisão
- Rastreabilidade e certificação digital
Um dos destaques é o robô SEEmear, que utiliza imagens georreferenciadas para contagem automatizada de frutos em pomares, reduzindo a dependência de mão de obra.
Expansão internacional e impacto social
A metodologia do Semear Digital já começa a ser replicada em países como Argentina, Chile, Paraguai e Uruguai.
No Brasil, a iniciativa também contribui para a recuperação de áreas afetadas por desastres, como a bacia do Rio Doce, atingida pelo rompimento da barragem de Fundão em 2015.
Unidades da Embrapa envolvidas
A iniciativa reúne 14 unidades da Embrapa, lideradas pela Embrapa Agricultura Digital, em parceria com outras áreas estratégicas da instituição.
O trabalho conjunto reforça o papel da ciência e da inovação no fortalecimento do agronegócio brasileiro, com foco em produtividade, sustentabilidade e competitividade global.
Fonte: Portal do Agronegócio
Fonte: Portal do Agronegócio
