Previsões de Tempo por IA Podem Ajudar Agricultores a Combater Riscos Climáticos, Mas Trazem Novas Preocupações

A IA está transformando a agricultura ao ajudar os agricultores a prever o tempo, gerenciar lavouras e otimizar operações, no entanto, altos custos, desigualdades sociais e riscos ambientais significam que ela também apresenta sérios desafios

Cada decisão de plantio tomada pelos agricultores envolve múltiplos riscos, que estão se tornando mais severos como resultado das mudanças climáticas, conforme observado em uma nova análise feita por The Conversation (TC).

O clima se apresenta como um fator de risco significativo, prejudicando tanto a produção agrícola quanto a estabilidade financeira dos agricultores. TC dá exemplos de como um atraso na estação das monções obriga os agricultores de arroz do Sul da Ásia a começarem novamente com novos plantios ou a mudarem sua produção agrícola, resultando em perda de tempo e renda.

Isso significa que o acesso a previsões meteorológicas confiáveis e oportunas pode ajudar os agricultores a otimizarem seus cronogramas de plantio e o uso de fertilizantes. No entanto, TC argumenta que muitas nações de baixa e média renda enfrentam desafios significativos para acessar previsões confiáveis, uma vez que a tecnologia costuma ser muito cara.

Uma nova onda de modelos de previsão do tempo alimentados por IA tem o potencial de mudar essa divisão. Os modelos de IA podem fornecer previsões precisas e localizadas a uma fração do custo computacional dos modelos convencionais baseados em física.

A IA permite que as agências meteorológicas nacionais em países em desenvolvimento forneçam aos agricultores informações oportunas e localizadas sobre as mudanças nos padrões de chuva.

Ao contrário dos modelos tradicionais, que exigem supercomputadores caros e se concentram em regiões temperadas, os modelos de IA podem funcionar em laptops e fornecer previsões globalmente.

O TC informa que novos sistemas como Pangu-Weather e GraphCast demonstram desempenho equivalente ou superior aos principais modelos baseados em física para previsões de temperatura. Uma vez treinados, os modelos de IA produzem resultados em minutos, em vez de horas, permitindo que os agricultores tomem decisões rápidas e informadas.

O desafio é adaptar as previsões às necessidades do mundo real. “Para desbloquear seu potencial total, a previsão de IA deve estar conectada às pessoas cujas decisões se destina a orientar”, observa TC.

Organizações como a AIM for Scale, juntamente com entidades internacionais, treinam usuários e criam previsões focadas em decisões agrícolas para governos. Na Índia, previsões precisas das monções ajudaram os agricultores a selecionar estratégias de plantio ideais, melhorando os investimentos e reduzindo o risco.

A previsão do tempo por IA está agora em uma fase crítica e, com o apoio adequado, nações de renda baixa e média podem fornecer aos agricultores informações essenciais em tempo hábil.

A tecnologia de IA também impulsiona mudanças significativas além da previsão do tempo. A Tavant implementa soluções de IA que aprimoram a gestão agrícola, cadeias de suprimentos e operações de vendas.

Os aceleradores de Agente de IA, desenvolvidos com o Microsoft Copilot Studio, incluem o ‘Assistente de Vendas’, que permite aos agricultores comprar sementes, fertilizantes e outros insumos por e-mail ou mensagens, e o ‘Agrônomo Virtual’, que fornece orientação de cultivo em tempo real baseada em IA.

Ferramentas emergentes como os polinizadores robóticos do MIT e o SwagBot da Universidade de Sydney complementam essas soluções, ilustrando um futuro agrícola sustentável e de alta tecnologia.

Pesquisas recentes identificam três grandes problemas relacionados à IA: dissonância preditiva entre modelos, indecisão tecnológica que provoca atrasos na tomada de decisões, e déficit de prontidão devido à insuficiente preparação para as disrupções da IA. A superdependência pode levar a uma má gestão, incluindo o uso excessivo de fertilizantes, que prejudica a saúde do solo e a produtividade a longo prazo.

Outra revisão científica relatou que os altos custos impedem que pequenas fazendas tenham acesso à IA, a automação ameaça empregos e o controle corporativo de dados pode criar desigualdades. Além disso, os pesquisadores apontam que socialmente, a IA pode aprofundar as divisões digitais, perpetuar vieses e erodir as práticas tradicionais de agricultura.

Além disso, a pesquisa aponta que as preocupações éticas incluem danos ambientais e bem-estar animal, enquanto algoritmos complexos dificultam a transparência.

Para abordar esses riscos, é necessário acesso equitativo, treinamento digital, mitigação de vieses, governança de dados e diretrizes éticas para a adoção sustentável de IA.