Inteligência artificial e agricultura digital

1. Novas tendências no campo

A agricultura tradicional — da seleção de sementes ao transporte e à venda — sempre dependeu das pessoas e de sua experiência acumulada. Isso resulta em baixa eficiência, grande volatilidade e dificuldade de controlar a qualidade. O simples aumento dos fatores de produção já não resolve os desafios; é preciso transferir a tomada de decisão das pessoas para os dados para planejar e executar com precisão.

A circulação de terras, a consolidação das fazendas e o surgimento de novos operadores criaram condições para aplicar inovações agrícolas baseadas em IA.

2. O que é agricultura digital

Conceitos como agricultura inteligente, de precisão, de instalações ou baseada em dados compartilham três características:

1. Construir modelos inteligentes apoiados em dados experimentais e na experiência histórica, empregando técnicas de representação do conhecimento e raciocínio.
2. Coletar em tempo real os parâmetros do ambiente produtivo por meio de sensores agrícolas.
3. Analisar o grande volume de dados para extrair, prever e apresentar informações que aprimorem as decisões.

Entre todos os termos, “agricultura digital” é o mais direto. Ela trata a informação digital como um novo fator de produção e integra internet, IoT, computação em nuvem, big data, IA e equipamentos inteligentes à agricultura moderna, permitindo sensoriamento completo, decisões quantitativas, controle inteligente, insumos precisos e serviços personalizados. É um caso típico de como a economia digital reorganiza indústrias tradicionais.

3. Um mercado gigantesco

Segundo o relatório Connected Farm da Huawei, o mercado potencial da agricultura digital deve saltar de US$ 13,8 bilhões em 2015 para US$ 26,8 bilhões em 2020, com CAGR de 14,24 %.

4. A economia digital como motor

Países líderes em agricultura digital priorizam tecnologia agrícola adaptada ao contexto local. O relatório de 2017 da Academia Chinesa de TIC mostra que, em 2016, a participação da economia agrícola digital na geração de valor superou 10 % no Reino Unido (25,1 %), Alemanha (21,3 %), Coreia do Sul (14,7 %), além de EUA, Japão e França. A China ficou em nono, com mais de 5 %.

4.1 Estados Unidos: vantagens naturais e tecnologia avançada

Os EUA são o país agrícola mais desenvolvido e o maior exportador mundial, com o setor respondendo por cerca de 1,2 % do PIB. Nos anos 1980, introduziram o conceito de agricultura de precisão e criaram a rede AGNET, que cobre 46 estados, seis províncias canadenses e sete outros países, conectando o USDA, 15 secretarias estaduais, 36 universidades e inúmeras empresas para trocar informações em tempo real. Cerca de 41,6 % das fazendas familiares, 46,8 % das leiteiras e 52 % dos jovens agricultores utilizam a internet para obter dados, apoiados por serviços técnicos especializados.

O avanço tecnológico é o principal motor da produtividade agrícola americana. Robôs, sensores de temperatura e umidade, imagens aéreas e GPS ajudam a elevar a produção enquanto os custos permanecem praticamente estáveis, fortalecendo a competitividade.

4.2 Alemanha: mecanização avançada acelera a transição

A Alemanha é um dos maiores produtores agrícolas da UE e o terceiro maior exportador de alimentos do mundo. Sua agricultura altamente mecanizada, dominada por fazendas familiares de pequeno e médio porte, vem passando por fusões graças ao ganho de produtividade. O país também liderou o conceito de “Indústria 4.0”, cujos princípios se alinham à agricultura digital: usar IoT, big data e nuvem para coletar dados via sensores, processá-los em plataformas digitais e reenviá-los às máquinas, elevando ainda mais a eficiência.

O governo trata a agricultura digital como prioridade e grandes corporações lideram a P&D. Segundo a VDMA, os investimentos alemães em tecnologia agrícola alcançaram € 5,4 bilhões em 2016. A estratégia europeia “Digitizing European Industry” também favorece o país. Grupos como a Bayer desenvolvem plataformas de gestão e serviços de transformação completos para oferecer soluções digitais integradas aos agricultores.

4.3 Israel: escassez que impulsiona inovação

Israel enfrenta falta de água doce e chuvas; dois terços do território são semiáridos ou áridos e, no início da nação, 80 % dos alimentos eram importados. Após décadas de modernização, a produção interna cobre 95 % da demanda. A escassez obrigou o país a aumentar a eficiência, estimulando o uso de big data e o desenvolvimento da agricultura digital. O governo apoia a inovação com financiamento para P&D e startups, pois decisões sobre recursos dependem de dados confiáveis. Tecnologias avançadas em irrigação, automação, mecanização e informatização levaram a agricultura a se tornar o setor mais produtivo desde 2000.

“Sobriedade e eficiência” resumem o modelo israelense. Preocupados com segurança alimentar, clima e falta de água, os agricultores adotam sensores, câmeras térmicas, drones, satélites e sondas para monitorar os campos 24 horas por dia e enviar dados diretamente aos produtores, permitindo respostas rápidas, menor dano climático e maiores rendimentos.

5. A oportunidade chinesa com a revitalização rural e o 5G

5.1 Situação atual: adoção digital lenta

O Livro Branco da Economia Digital e Emprego na China (2019) aponta que o componente digital representa apenas 7,3 % da agricultura, contra 18,3 % na indústria e 35,9 % nos serviços. Setores como silvicultura, pesca, agricultura e pecuária estão abaixo da maioria das indústrias e serviços, revelando amplo espaço para avançar.

5.2 Ventos favoráveis de política pública

Desde o plano quinquenal de 2011 para a informatização agrícola, todos os Documentos Centrais nº 1 destacam a modernização do campo. O de 2014 pediu explicitamente a construção de um sistema completo de informatização e mecanização centrado no IoT agrícola e em equipamentos de precisão. Após 2015, as políticas ganharam ritmo, refletindo a urgência da transformação digital.

Em julho de 2017, o Conselho de Estado lançou o Plano de Desenvolvimento da Nova Geração de IA, que propõe pilotos para fazendas inteligentes, fábricas de plantas, ranchos, pescarias, pomares, oficinas de processamento e cadeias verdes. O plano nacional “13º Quinquenal de Informatização Agrícola e Rural” estabeleceu a meta de elevar o uso de IoT e outras tecnologias a mais de 17 % das atividades produtivas até 2020, com crescimento anual de 10,8 %.

6. Aplicações comerciais e estudos de caso

6.1 Melhoramento orientado a design

Sementes são o ponto estratégico da competição global. O melhoramento por design combina genética, bioinformática, big data e IA, tornando o design molecular o principal campo de batalha. Testes genéticos e dados de variação permitem identificar rapidamente genes de interesse e prever fenótipos; a edição genética adiciona novos traços e a IA ajuda a montar combinações ideais de alelos.

6.2 Gestão do cultivo

A Yunhe Zhilian, de Hangzhou, cria serviços centrados no agricultor que unem ciência agronômica e ferramentas digitais. A empresa oferece planos baseados em culturas e insights de mercado, ajudando produtores a equilibrar tempo e recursos, reduzir custos e aumentar a produtividade. Com IoT e IA, constrói sistemas que reúnem monitoramento ambiental, modelagem de culturas e controle preciso, automatizando programação, monitoramento e operações diferenciadas. No gerenciamento, dados e IA suportam decisões digitais para manter rendimento e qualidade.

6.3 Robôs agrícolas

• Robôs de enxertia: culturas como melancia e tomate exigem enxertia para evitar doenças do solo. O instituto japonês TGR desenvolveu robôs que identificam mudas aptas e atingem 98 % de sucesso.
• Robôs de capina: ervas daninhas competem por espaço e nutrientes e abrigam pragas. O uso excessivo de herbicidas compacta o solo; a capina manual é inviável. Robôs com visão computacional distinguem solo e plantas, localizam alvos e removem ervas continuamente.
• Robôs de colheita: a colheita manual é cara e sofre falta de mão de obra no pico da safra. A belga OCTINION criou um robô para morangos baseado na plataforma Dribble que navega em estufas sem adaptações, avalia a maturidade por visão computacional e colhe uma fruta a cada três segundos com qualidade comparável à de um trabalhador experiente.
• Tratores autônomos: em 2016, a Case IH transformou o Magnum T8 em trator autônomo usando radar, lidar e câmeras para detectar obstáculos, planejar rotas, cooperar com equipamentos tradicionais e voltar à base para reabastecimento antes de ficar sem combustível ou sementes, tudo sob supervisão remota.
• Robôs de semeadura: o norte-americano David Dorhout criou o Prospero, robô que coleta dados do solo, calcula densidade ideal e semeia automaticamente; vários robôs podem operar em formação para maximizar a eficiência.

6.4 Detecção de pragas e doenças

Monsanto e DataRobot desenvolveram um algoritmo de visão capaz de identificar pragas e doenças com 95,7 % de precisão. A canadense Resson usa IA para monitorar infestações, analisar tendências e emitir alertas. A Yunhe Zhilian equipa drones com sensores multiespectrais que, em um voo de 30 minutos, monitoram 300 mu (20 hectares) com 95 % de exatidão.

6.5 Inspeção não destrutiva

Técnicas de processamento de imagens analisam mudanças físicas externas e internas das frutas para medir tamanho, forma, cor e outros parâmetros, permitindo avaliar e classificar os produtos sem danificá-los.

6.6 Fábricas de plantas

As fábricas de plantas coletam dados das estufas via IoT e usam big data e IA para controle inteligente e fertilização precisa, aumentando rendimento, melhorando qualidade, economizando mão de obra e elevando a rentabilidade. No futuro, também alimentarão missões humanas de longa permanência em Marte.

6.7 Pecuária

A Cainthus (Canadá) utiliza câmeras e visão computacional para analisar rostos, emoções e estado de saúde das vacas leiteiras. A Connecterra (Holanda) combina dispositivos vestíveis e detectores fixos para monitorar saúde e ciclos de cio do rebanho.

7. Desafios do AI agrícola

7.1 Infraestrutura rural frágil

O desempenho das redes rurais representa menos de 20 % do observado nas cidades. Muitos campos não têm sinal móvel estável, dificultando o uso de IoT e comprometendo projetos de IA. Restrições à compra de equipamentos de telecomunicações acessíveis — como as sanções dos EUA contra a Huawei — atrasam ainda mais a modernização digital do campo.

7.2 Falta de dados agrícolas

A maioria das aplicações de IA se concentra em automação industrial, cidades inteligentes ou educação, onde o retorno é maior. Poucas empresas investem pesado em agricultura porque é preciso um volume maciço de dados, rotulagem contínua e treinamento repetido. Os ciclos das lavouras geram dados utilizáveis apenas uma vez por ano e a construção de modelos biológicos pode levar décadas, o que desestimula P&D.

7.3 Riscos de aplicar metodologias lean

O lean privilegia a adaptação rápida, mas a agricultura depende de geografia, clima, solo, pragas, biodiversidade e microbiomas complexos. Um modelo de IA bem-sucedido em uma região pode fracassar em outra, exigindo recalibrações constantes e cooperação entre setores e agrônomos. Agricultores também hesitam em testar tecnologias não comprovadas em suas terras; preferem ver resultados antes de escalar. Por isso, estratégias de “lançar rápido e escalar rápido” não se encaixam bem no modelo de IA agrícola.

8. Perspectivas da IA no campo

O foco da IA agrícola se concentrará em quatro frentes:

1. Inteligência baseada em big data: combinar mineração de dados e conhecimento especializado para descobrir padrões ocultos e formular estratégias de agricultura de precisão.
2. Inteligência cross-media: à medida que a informação passa de meios únicos para formatos multimídia, a análise intermeios se torna crucial. A visão computacional melhora o processamento de imagens espectrais e de vídeo e eleva o diagnóstico de pragas e doenças.
3. Inteligência de enxame: a interconexão profunda entre pessoas, big data e IoT remodela o mundo ciberfísico e impulsiona o e-commerce de produtos agrícolas, a rastreabilidade e a logística.
4. Inteligência híbrida aumentada: muitos problemas humanos são incertos e abertos; nenhuma máquina substitui totalmente as pessoas. Incorporar modelos cognitivos humanos aos sistemas — o famoso “human-in-the-loop” — impulsionará veículos autônomos, robôs agrícolas e outras aplicações.

9. Referências

• Stafford, V. John. Precision Agriculture ’15. Wageningen Academic Publishers, 2015.
• Zhang, Qin. Precision Agriculture Technology for Crop Farming. CRC Press, 2015.
• Chen Guifen. “Avanços da IA agrícola na era do big data”. China Agricultural Abstracts, 2019.
• TF Securities. “A agricultura digital está em ascensão: quem controlará a porta de entrada?”. Relatório, 2019.
• Zhao Chunjiang. “A inteligência artificial conduz a agricultura a uma nova era”. China Agricultural Information, 2018.

Publicado em: 15 de nov de 2025 · Modificado em: 14 de jan de 2026