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Em conjunto com a ONU e seus objetivos para a agenda de 2030 desenvolvimento 2, vamos esquematizar as possibilidades e tecnologias para agronomia, que é uma ciência aplicada que estuda os processos biológicos, físicos e químicos relacionados à produção de alimentos, fibras, energia e outras commodities agrícolas. Através da agronomia, nós (profissionais e futuros profissionais) buscamos desenvolver técnicas que aumentem a produtividade e eficiência dos sistemas agrícolas, garantindo a sustentabilidade ambiental e social. Os agrônomos trabalham com uma ampla gama de culturas agrícolas, incluindo cereais, hortaliças, frutas, flores, grãos, fibras e plantas medicinais, além de cuidarem do manejo do solo, água, clima e dos recursos naturais associados. Nós também desenvolvemos soluções para problemas específicos de produção agrícola, como pragas e doenças de plantas. O conhecimento da agronomia é fundamental para garantir a segurança alimentar, a redução da pobreza e o desenvolvimento sustentável. Além disso, a agronomia está diretamente relacionada com a evolução da sociedade, já que é responsável por proporcionar os alimentos que as pessoas necessitam para viver. Por isso, a agronomia é uma profissão vital e muito importante para a humanidade. Além disso, a produção agrícola é um setor fundamental para a economia e a alimentação global. No entanto, o aumento da demanda por alimentos e a pressão sobre os recursos naturais estão tornando a produção agrícola cada vez mais desafiadora. Nesse contexto, a inteligência artificial surge como uma ferramenta poderosa para ajudar a melhorar a produtividade agrícola e reduzir o impacto ambiental. O objetivo deste projeto é desenvolver um sistema de IA que possa ajudar os agricultores a tomar decisões mais informadas, melhorando a eficiência e a sustentabilidade da produção agrícola.

Methodology: O projeto será dividido em quatro etapas principais:

1. Coleta de dados: Serão coletados dados de várias fontes, incluindo imagens de satélite, dados meteorológicos, informações sobre o solo e dados de produção agrícola. Esses dados serão usados para treinar modelos de IA e fornecer informações úteis para os agricultores.
2. Desenvolvimento de modelos de IA: Serão desenvolvidos modelos de IA para previsão de safras, monitoramento de saúde das plantas, gerenciamento de irrigação e classificação de produtos agrícolas. Os modelos serão treinados usando dados históricos e validados usando dados recentes.
3. Implementação do sistema de IA: O sistema de IA será implementado em um ambiente de teste para avaliar sua eficácia e detectar possíveis problemas. Os agricultores serão convidados a testar o sistema e fornecer feedback para ajudar a melhorar o sistema.
4. Análise de resultados: Os resultados do sistema de IA serão analisados para avaliar seu impacto na produtividade agrícola e no meio ambiente. Será realizada uma comparação entre o desempenho do sistema de IA e as práticas agrícolas convencionais.

Resultados esperados: Espera-se que este projeto desenvolva um sistema de IA que possa ajudar os agricultores a tomar decisões mais informadas e melhorar a eficiência e a sustentabilidade da produção agrícola. Além disso, espera-se que o projeto forneça insights valiosos sobre como a IA pode ser aplicada na agricultura e como pode ajudar as futuras gerações a enfrentar os desafios globais da produção de alimentos.

##A população mundial está crescendo rapidamente e deve atingir 9,7 bilhões de pessoas até 2050, o que exigirá um aumento significativo na produção de alimentos. A produção agrícola precisa crescer cerca de 60% até lá para atender a essa demanda (FAO, 2017).

##Cerca de 815 milhões de pessoas no mundo passam fome ou são desnutridas (FAO, 2017).

##A produção agrícola mundial aumentou cerca de 300% entre 1961 e 2014, principalmente devido ao aumento da produtividade e da eficiência agrícola (FAO, 2017).

##De acordo com a FAO e a ONU, a agricultura é o setor responsável por consumir a maior quantidade de água no mundo, utilizando uma média de 70% de toda a água consumida, e paralelamente a isso, é também a que mais desperdiça água, perdendo-se no seu processo de produção quase metade de toda a água destinada à mesma.

##O solo é o recurso mais essencial para a produção agrícola e está sendo degradado em todo o mundo. A cada ano, cerca de 33 milhões de hectares de solo são perdidos devido à degradação (FAO, 2015).

##A utilização de práticas agrícolas sustentáveis, como a agricultura de conservação, pode aumentar a produtividade em até 79%, reduzir as emissões de gases de efeito estufa e melhorar a resiliência dos sistemas agrícolas em face das mudanças climáticas (FAO, 2019).

##A adoção de práticas agrícolas inovadoras, como a agricultura de #precisão#, pode reduzir os custos de produção e aumentar a eficiência no uso de insumos agrícolas, além de minimizar o impacto ambiental (FAO, 2017).

Esses dados ressaltam a importância da agronomia para garantir a segurança alimentar, a sustentabilidade ambiental e o desenvolvimento econômico e social. Através da pesquisa, inovação e aplicação de tecnologias agrícolas sustentáveis, nos futuros agrônomos e desenvolvedores podemos desempenhar um papel fundamental no aumento da produção agrícola, na redução da pobreza e na promoção de uma agricultura mais sustentável e resiliente.

Quais são as tecnologias que vamos usar para criar o sistema de inteligência artificial para melhorar a produtividade agrícola?

1. Aprendizado de Máquina: É uma tecnologia que permite aos computadores aprender a partir de dados, sem a necessidade de serem explicitamente programados. O aprendizado de máquina é frequentemente usado para criar modelos de previsão, como a previsão de safras, baseados em dados históricos de produção agrícola e condições ambientais.
2. Redes Neurais: São algoritmos de aprendizado de máquina que imitam o funcionamento do cérebro humano, permitindo que o sistema de IA "aprenda" a partir de dados complexos e não estruturados. As redes neurais podem ser usadas para classificar produtos agrícolas, como frutas e legumes, com base em suas características.
3. Visão Computacional: É uma tecnologia que permite que os computadores processem e analisem imagens, permitindo que os sistemas de IA detectem anomalias nas plantas e monitorem a saúde das culturas. A visão computacional pode ser usada para identificar doenças ou pragas nas plantas, bem como para avaliar o crescimento das plantas ao longo do tempo.
4. Processamento de Linguagem Natural: É uma tecnologia que permite que os computadores entendam e processem a linguagem humana. O processamento de linguagem natural pode ser usado para analisar dados de texto, como relatórios meteorológicos, e fornecer informações úteis para os agricultores.
5. Internet das Coisas (IoT): É uma tecnologia que permite que os dispositivos se conectem à internet e troquem dados entre si. A IoT pode ser usada para coletar dados de sensores, como medidores de umidade do solo, e usá-los para gerenciar a irrigação e outros processos agrícolas de forma mais eficiente.

Essas são apenas algumas das tecnologias que podem ser usadas para criar um sistema de IA para melhorar a produtividade agrícola. A escolha das tecnologias específicas dependerá das necessidades e objetivos do projeto. Portanto, para começar a criar um sistema de inteligência artificial para melhorar a produtividade agrícola, você pode seguir algumas etapas iniciais:

1. Identificar os dados necessários: É importante determinar quais dados serão necessários para treinar o seu sistema de IA. Isso pode incluir dados sobre a produção agrícola, condições climáticas, características das culturas, entre outros.
2. Coletar e preparar os dados: Após identificar os dados necessários, é preciso coletá-los e prepará-los para serem usados no treinamento do sistema. Isso pode incluir tarefas como limpeza, normalização e transformação dos dados.
3. Escolher e desenvolver algoritmos de IA: Existem diversas técnicas de inteligência artificial que podem ser usadas para melhorar a produtividade agrícola, como aprendizado de máquina, redes neurais e visão computacional. Você precisa escolher a técnica que melhor se adequa aos seus objetivos e dados.
4. Implementar o sistema: Uma vez que o sistema tenha sido treinado e testado, é preciso implementá-lo para uso na produção agrícola. Isso pode incluir a criação de uma interface de usuário, integração com outros sistemas e monitoramento contínuo do desempenho do sistema.
5. Treinar e testar o sistema: Depois de desenvolver os algoritmos de IA, é preciso treiná-los com os dados coletados. É importante testar o sistema com dados de teste para avaliar sua precisão e desempenho.
6. Melhorar o sistema: Para manter o sistema atualizado e melhorar sua eficácia ao longo do tempo, é preciso continuar coletando dados e aprimorando os algoritmos de IA.

Etapas iniciais na criação do sistema de IA para melhorar a produtividade agrícola.

• Definir as variáveis necessárias para coletar os dados, como data, hora, localização, temperatura, umidade do solo, pH do solo, condições climáticas, entre outras.
• Coletar dados em intervalos regulares de tempo, como a cada hora.
• Armazenar os dados em uma planilha ou banco de dados, com as variáveis separadas em colunas. (SGBD)
• Utilizar sensores para coletar dados de temperatura, umidade do solo e pH do solo. Esses sensores podem ser instalados no solo próximo às plantas, leguminosas ou safras. (Tudo dependerá do que for aplicado e quais vão entrar no sistema, afinal, é importante ressaltar que para o inicio é preciso escolher por onde dar seguimento e com isso escolher bem o que será trabalhado).
• Utilizar câmeras para coletar imagens das plantas de. As imagens podem ser usadas para monitorar o crescimento das plantas e identificar possíveis problemas de saúde, como pragas ou doenças.
• Utilizar sensores meteorológicos para coletar dados sobre as condições climáticas, como temperatura, umidade relativa do ar e velocidade do vento.
• Analisar os dados coletados para identificar padrões e tendências, como correlações entre a temperatura e o crescimento das plantas.
• Utilizar algoritmos de aprendizado de máquina para prever a produtividade da safra com base nos dados coletados. Os algoritmos podem ser treinados com dados históricos de produção e dados de clima e solo.
• Utilizar os resultados da análise para ajustar as práticas de cultivo e melhorar a produtividade da safra.

A Inteligência Artificial (IA) é uma área da computação que tem ganhado destaque nos últimos anos devido às suas possibilidades de aplicação em diversos campos, incluindo a agricultura, saúde, finanças e transporte.

Antes de começar a criar uma IA, é importante entender alguns conceitos fundamentais. A IA é um campo da computação que visa criar sistemas capazes de simular a inteligência humana, permitindo que eles aprendam e tomem decisões com base em dados. Existem diferentes tipos de IA, como a aprendizagem de máquina (machine learning), onde os sistemas aprendem a partir de dados, e as redes neurais (neural networks), que tentam replicar o funcionamento do cérebro humano.

O primeiro passo para criar uma IA é definir qual será o seu objetivo. Isso pode incluir desde a criação de um chatbot para atendimento ao cliente (importante ressaltar que o Brasil é rico tanto no seu espaço geográfico quanto cultural, portanto um chatbot “legal” viria com sotaques. Além disso, até a previsão de demanda de produtos em uma empresa. Definir o objetivo é importante para orientar todo o processo de criação da IA.

A coleta e preparação dos dados é uma das etapas mais importantes para o sucesso da IA. Os dados são a matéria-prima para o sistema aprender e tomar decisões com base em informações passadas. É importante coletar dados de qualidade e prepará-los para serem usados no treinamento da IA. Isso pode incluir tarefas como limpeza, normalização e transformação dos dados.

Existem diversas técnicas de IA que podem ser usadas, como aprendizado de máquina, redes neurais e algoritmos genéticos. É importante escolher a técnica que melhor se adequa aos seus objetivos e dados. Depois de escolher a técnica, é preciso desenvolver o algoritmo que irá processar os dados e tomar as decisões.

Após desenvolver o algoritmo, é preciso treiná-lo com os dados coletados. É importante testar o sistema com dados de teste para avaliar sua precisão e desempenho. O treinamento e teste da IA podem ser repetidos várias vezes até que se obtenha um modelo com alta precisão.

Uma vez que o sistema tenha sido treinado e testado, é preciso implementá-lo para uso na prática. Isso pode incluir a criação de uma interface de usuário, integração com outros sistemas e monitoramento contínuo do desempenho do sistema. Além disso, para conectar a população leiga do país que vive em áreas remotas é preciso que o sistema tenha uma interface intuitiva podendo ser utilizado símbolos simples (para aldeias).

Para manter o sistema atualizado e melhorar sua eficácia ao longo do tempo, é preciso continuar coletando dados e aprimorando os algoritmos de IA. A melhoria contínua é fundamental para manter a IA relevante e eficiente.

É importante ter em mente que a IA é uma tecnologia em evolução constante, e é preciso estar disposto a aprender e aprimorar as técnicas utilizadas para obter sucesso na criação de uma IA do zero.