Aplicações e Técnicas de Machine Learning na Agricultura

Aplicações e Técnicas de Machine Learning na Agricultura

O conceito emergente de Agricultura Inteligente, que torna a agricultura mais eficiente e eficaz com a ajuda de algoritmos de alta precisão, vem ganhando cada vez mais destaque. E o mecanismo que o impulsiona é o Aprendizado de Máquina (Machine Learning) – o campo científico que dá às máquinas a capacidade de aprender sem ser estritamente programadas. Juntamente com tecnologias de Big Data e computação de alto desempenho permite criar novas oportunidades para desvendar, quantificar e compreender processos intensivos em dados de ambientes operacionais agrícolas. Neste artigo, vamos discutir Aplicações e Técnicas de Machine Learning na Agricultura.

Machine Learning pode ser aplicado durante todo o ciclo de cultivo e colheita. Começa com uma semente sendo plantada no solo – desde a preparação do solo com drones treinados com modelos de visão computacional, seleção de sementes e medição da alimentação da água – e termina quando os robôs pegam a colheita determinando o amadurecimento com a ajuda da visão computacional.

Vamos descobrir como a agricultura pode se beneficiar com o Aprendizado de Máquina em todas as etapas!

Gestão de Espécies

Seleção de Espécies

Esta aplicação é tão lógica e ainda assim tão inesperada, porque na maioria das vezes você lê sobre previsão de colheita ou gerenciamento de condições ambientais em estágios posteriores.

A seleção de espécies é um processo tedioso de busca de genes específicos que determinam a eficácia do uso de água e nutrientes, a adaptação às mudanças climáticas, a resistência a doenças, bem como o conteúdo de nutrientes ou um sabor melhor. Aprendizado de máquina, em particular, algoritmos de aprendizagem profunda (Deep Learning), usam décadas de dados de campo para analisar o desempenho das culturas em vários climas e novas características desenvolvidas no processo. Com base nesses dados, podemos construir um modelo de probabilidade que prevê quais genes provavelmente contribuirão com uma característica benéfica para uma planta.

Reconhecimento de Espécies

Enquanto a abordagem humana tradicional para a classificação de plantas seria comparar a cor e a forma das folhas, o aprendizado de máquina pode fornecer resultados mais precisos e rápidos, analisando a morfologia da veia da folha, que carrega mais informações sobre as propriedades da folha.

 

Gerenciamento de Condições de Campo

Gestão do Solo

Para os especialistas envolvidos na agricultura, o solo é um recurso natural heterogêneo, com processos complexos e mecanismos vagos. Sua temperatura sozinha pode fornecer insights sobre os efeitos das mudanças climáticas no rendimento regional. Algoritmos de aprendizado de máquina estudam processos de evaporação, umidade e temperatura do solo para entender a dinâmica dos ecossistemas e o impacto na agricultura.

Gerenciamento de Água

A gestão da água na agricultura impacta no equilíbrio hidrológico, climatológico e agronômico. Até agora, as aplicações baseadas em Machine Learning mais desenvolvidas estão conectadas com a estimativa de evapotranspiração diária, semanal ou mensal, permitindo um uso mais efetivo dos sistemas de irrigação e a previsão da temperatura diária do ponto de orvalho, que ajuda a identificar fenômenos climáticos esperados e estimar a evapotranspiração e evaporação .

Automação da Fazenda

Técnicas de aprendizado de máquina são usadas para cuidar de plantas treinando Veículos Aéreos / Terrestres Não Tripulados (drones / bots). Estas máquinas podem ser usadas para muitos propósitos, inclusive para semeadura automatizada, aplicação de pesticidas e nutrientes de plantas, eliminação de ervas daninhas, irrigação e colheita.

 

Gestão de Culturas

Previsão de Rendimento

A previsão de rendimento é um dos tópicos mais importantes e populares na agricultura de precisão, pois define o mapeamento e a estimativa de produção, a correspondência entre a oferta de culturas e a demanda e o manejo da cultura. Abordagens de última geração foram muito além da simples previsão baseada nos dados históricos, mas incorporam tecnologias de visão computacional para fornecer dados em movimento e uma análise multidimensional abrangente de culturas, clima e condições econômicas para aproveitar ao máximo o rendimento para agricultores e população.

Qualidade da Colheita

A detecção e classificação precisas das características de qualidade da cultura podem aumentar o preço do produto e reduzir o desperdício. Em comparação com os especialistas humanos, as máquinas podem fazer uso de dados e interconexões aparentemente sem sentido para revelar novas características que desempenham um papel na qualidade geral das culturas.

O monitoramento da saúde das culturas pode ser feito usando algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados com base em dados históricos e técnicas de treinamento para algoritmos, usando dados em tempo real de sensores e imagens de satélite / drone.

Detecção de Doenças

A prática mais usada no controle de pragas e doenças é pulverizar uniformemente os pesticidas sobre a área de cultivo. Para ser eficaz, essa abordagem requer quantidades significativas de pesticidas, o que resulta em um alto custo financeiro e significativo para o meio ambiente. Machine Learning é usado como parte do gerenciamento geral da agricultura de precisão, onde a entrada de agrotóxicos é direcionada em termos de tempo, local e plantas afetadas.

Detecção de Ervas Daninhas

Além das doenças, as ervas daninhas são as ameaças mais importantes à produção agrícola. O maior problema no combate de ervas daninhas é que elas são difíceis de detectar e discriminar das culturas. A visão computacional e os algoritmos Machine Learning podem melhorar a detecção e a discriminação de ervas daninhas a baixo custo e sem problemas ambientais e efeitos colaterais. No futuro, essas tecnologias conduzirão robôs que destruirão as ervas daninhas, minimizando a necessidade de herbicidas.

Redes Neurais Convolucionais (CNN – Convolutional Neural Networks) podem ser usadas para identificar potenciais defeitos tanto no solo como nas plantas. Algoritmos de processamento de imagem, juntamente com dados locais históricos / atuais de pragas, solo, clima e atividade são usados para o treinamento da CNN.

 

Gestão Pecuária

Produção Pecuária

Semelhante ao manejo de culturas, o aprendizado de máquina fornece previsão e estimativa precisas dos parâmetros de cultivo para otimizar a eficiência econômica dos sistemas de produção animal, como a produção de gado e ovos. Por exemplo, os sistemas de previsão de peso podem estimar os pesos futuros 150 dias antes do dia do abate, permitindo que os agricultores modifiquem as dietas e condições, respectivamente.

Bem-estar Animal

No cenário atual, a pecuária é cada vez mais tratada não apenas como recipientes de comida, mas como animais que podem estar infelizes e cansados de sua vida em uma fazenda. Os classificadores de comportamento animal podem conectar seus sinais mastigatórios à necessidade de mudanças na dieta e a seus padrões de movimento, incluindo a postura, movimentação, alimentação e bebida, podem informar a quantidade de estresse a que o animal está exposto e predizer sua suscetibilidade a doenças, ganho de peso e produção.

Ajudante Virtual do Fazendeiro

Esta é uma aplicação que pode ser chamada de bônus: imagine um fazendeiro sentado tarde da noite e tentando descobrir os próximos passos na administração de suas plantações, pensando se ele poderia vender mais agora para um produtor local ou se dirigir a uma feira regional? Ele precisa de alguém para conversar sobre as várias opções para tomar uma decisão final. Para ajudá-lo, as empresas estão agora trabalhando em chatbots especializados que poderiam conversar com os agricultores e fornecer-lhes fatos e análises valiosos. Espera-se que os chatbots dos agricultores sejam ainda mais espertos do que o Alexa, que é voltado para o consumidor, e ajudantes similares, já que eles poderiam não somente dar números, mas também analisá-los e consultar os agricultores sobre assuntos difíceis.

 

Modelos e Técnicas de Machine Learning

Embora seja sempre fascinante ler sobre o futuro, a parte mais importante é a tecnologia que abre caminho para isso. Machine Learning na agricultura, por exemplo, não é um truque ou mágica misteriosa, mas um conjunto de modelos bem definidos que coletam dados específicos e aplicam algoritmos específicos para alcançar os resultados esperados.

Até agora, a distribuição de aprendizado de máquina é desigual em toda a agricultura. Principalmente, técnicas de aprendizado de máquina são usadas em processos de gerenciamento de culturas, seguindo com o gerenciamento de condições agrícolas e gestão de gado.

As técnicas de aprendizado de máquina podem ser usadas para prever o rendimento, a qualidade da cultura, as demandas do lado de entrada, as necessidades de agregação de saída levando à otimização da cadeia de suprimentos (entrada e saída), intervenção política e decisões de aquisição.

A revisão da literatura mostra que os modelos mais populares na agricultura são Redes Neurais Artificiais e Profundas e Support Vector Machines (veja o documento na seção de referências ao final do artigo).

As Redes Neurais Artificiais são inspiradas na funcionalidade do cérebro humano e representam um modelo simplificado da estrutura da rede neural biológica emulando funções complexas, como geração de padrões, cognição, aprendizado e tomada de decisão. Tais modelos são tipicamente usados ​​para tarefas de regressão e classificação que provam sua utilidade no manejo de culturas e na detecção de ervas daninhas, doenças ou características específicas. O recente desenvolvimento em aprendizado profundo expandiu o escopo da aplicação de redes neurais artificiais em todos os domínios, incluindo a agricultura.

SVMs (Support Vector Machines) são classificadores binários que constroem um hiperplano de separação linear para classificar instâncias de dados. SVMs são usados ​​para classificação, regressão e agrupamento. Na agricultura, eles são usados ​​para prever o rendimento e a qualidade das culturas, bem como a produção de gado.

Tarefas mais complexas, como a medição do bem-estar animal, requerem abordagens diferentes, como sistemas classificadores múltiplos em ensemble learning ou modelos bayesianos – modelos gráficos probabilísticos nos quais a análise é realizada dentro do contexto da inferência bayesiana.

Embora ainda no início de sua jornada, fazendas dirigidas por Machine Learning já estão evoluindo para sistemas de inteligência artificial. Atualmente, as soluções de aprendizado de máquina lidam com problemas individuais, mas com maior integração de registro automatizado de dados, análise de dados, aprendizado de máquina e tomada de decisões em um sistema interconectado, práticas agrícolas se transformariam com a chamada agricultura baseada no conhecimento, sendo capaz de aumentar os níveis de produção e qualidade dos produtos e claro, trazendo muitas oportunidades para aqueles que dominam Machine Learning.

David Matos

Referências:

Machine Learning in Agriculture: Applications and Techniques

Demystifying Machine Learning for Agriculture Stakeholders

Machine Learning in Agriculture

Machine Learning in Agriculture: A Review

17 Casos de Uso de Machine Learning

Machine Learning com R e Python

Visão Computacional e Reconhecimento de Imagens

Deep Learning Book

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