O futuro da agricultura não pode ignorar as ferramentas digitais e um forte impulso dado pela inovação tecnológica. Novos conceitos de rastreio, qualidade e controlo estão a surgir, ligados à maior tomada de consciência do consumidor sobre o meio ambiente e à necessidade de uma melhor gestão dos recursos disponíveis.
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A Agricultura de de Precisão é à gestão do processo de produção agrícola que permite "fazer a coisa certa, na hora certa, no ponto certo" (definição por Gebbers e Adamchuk de 2010), assente nos seguintes princípios e objetivos: levar em conta a variabilidade no tempo e no espaço dos fatores que afetam o processo de produção agrícola, para melhorar a eficiência na gestão dinâmica do processo.
Os aspetos básicos da agricultura de precisão incluem sistemas de informação, sistemas de informação geográfica e sistemas de geomática (métodos para medir, compreender e analisar a variabilidade espacial) para avaliar a dinâmica temporal do solo e das culturas. Existem métodos e tecnologias que estão a ganhar cada vez mais importância na agricultura, como a análise remota com o uso de satélites, sensores e drones além de sistemas de posicionamento e navegação por satélite e mapeamento da produção agrícola. A agricultura de precisão 4.0 usa robótica, analisa os aspetos económicos, a sustentabilidade e inclui a modelagem agronómica para avaliar possíveis cenários e informar o agricultor. É a evolução da agricultura de precisão e indica todas as intervenções que são ativadas na agricultura graças a uma análise precisa e oportuna de dados e informações recolhidas e transmitidas por meio de ferramentas e tecnologias avançadas. Abarca todo complexo de ferramentas e estratégias que permitem o uso sinérgico de uma série de tecnologias digitais 4.0 que, por sua vez, permitem a recolha, a integração e análise automática de dados de campo, de sensores, de satélite ou de outras fontes.
Quando falamos de Agricultura 4.0, falamos do uso da Internet das Coisas (IoT), Big Data, Inteligência Artificial e Robótica, para expandir, acelerar e tornar mais eficientes as atividades que afetam toda a cadeia produtiva.
Portanto, existe uma estreita ligação entre os fatores fundamentais em que se baseia a Agricultura de Precisão, a integração de tecnologia, dados e conhecimento e o esforço que é feito, em vários aspetos, para aumentar a sustentabilidade e reduzir o impacto ambiental da agricultura. Agora podemos passar para o modelo de informação na agricultura regenerativa e sustentável, que não se limita apenas a recolher dados para causar menos danos, mas usa o conhecimento para fazer a agricultura criar benefícios ambientais a longo do tempo.
O objetivo de estas tecnologias é oferecer o máximo e mais preciso suporte possível ao agricultor no processo decisório relacionado com o negócio e no relacionamento com os ulteriores aspetos da cadeia produtiva. A Agricultura de Precisão pode ser aplicada nas produções vegetais e na produção animal (ou pecuária) de precisão.
Quando falamos de agricultura 4.0 estamos a referir-nos, em particular:
- ao uso das tecnologias mais inovadoras;
- à capacidade de gerir a quantidade de dados e informações que chegam dos campos (com a integração de redes de sensores e informação em "cloud");
- à capacidade de interpretar e usar estes mesmos dados de forma útil.
O objetivo final é aumentar a rentabilidade e a sustentabilidade económica, ambiental e social dos processos agrícolas. Mas não é só isso; é possível ajudar a agricultura a passar de impactos reduzidos para um sistema de produção regenerativo, ou seja, capaz de reduzir as mudanças climáticas, aumentando a biodiversidade com efeitos benéficos para a agricultura. Por exemplo, sem insetos polinizadores, não seria possível comer tomates. O cientista do solo Rattan Lal num artigo de 2020, define a integração moderna da agricultura regenerativa entre a agricultura de precisão, agricultura 4.0 e sustentabilidade da cadeia de produção e consumo de alimentos; isto é, produzir mais com menos.
A agricultura global já está a produzir alimentos suficientes para 10 mil milhões de pessoas. No entanto, cerca de 30% de todos os alimentos produzidos são desperdiçados. Portanto, é importante quebrar o ciclo vicioso de produzir, desperdiçar, degradar, poluir e produzir mais. O objetivo é utilizar menor área cultivada, menor uso de produtos químicos, menor uso de água, menor emissão de gases de efeito estufa, tendo como consequência menor degradação do solo e menor uso de energia. A estratégia é poupar terra e recursos para a natureza. Desperdiçar alimentos e poluir o meio ambiente são crimes contra a natureza.
Através da agricultura de precisão com abordagem regenerativa é possível identificar onde e quando irrigar, mas também onde intervir para reduzir o risco de incêndios. Pode-se observar as práticas de aumento de carbono no solo e avaliar o efeito de absorção de carbono e a redução do efeito estufa. Acima de tudo, os agricultores podem ser ajudados a fazer melhor, através de um sistema de apoio à decisão. Trata-se de um sistema inteligente que fornece indicações, mas sobretudo pode fornecer cenários de futuros possíveis: o que fazer, como gastar e quanto e com que resultados.
Com a Agricultura 4.0 é possível fornecer aos agricultores ferramentas baseadas nos organismos vegetais e nos fungos que melhoram a qualidade da agricultura em todas as escalas, materiais e tecnologias. Por exemplo, é possível integrar os dados obtidos das plantas e compartilhar tecnologias baseadas no funcionamento dos organismos vivos. Esta abordagem é baseada nas ideias de Stefano Mancuso, professor da Universidade de Florença e professor titular da Academia Georgofili, que dirige o Laboratório Internacional de Neurobiologia Vegetal (LINV, www.linv.org).Stefano Mancuso foi incluído pela "New Yorker" entre aqueles que estão "destinados a mudar nossas vidas". Defende uma abordagem chamada de "futuro vegetal" que oferece uma visão inter escalas, desde o design de objetos e dispositivos até à definição de soluções estratégicas, de ações sustentáveis inovadoras e de novos modelos de gestão.
Num um projeto inter-regional europeu (GECO2) que participei, criámos um sistema de apoio aos agricultores que avalia os efeitos das práticas agrícolas nas alterações climáticas. Melhor ainda, a agricultura de precisão pode ser usada para avaliar como mudar o sistema para reduzir os riscos de chuvas intensas, secas, incêndios, sugerindo boas práticas agrícolas e de manejo da terra. Este é o futuro sobre o qual é sempre urgente trabalhar
Definições
Drones e sensores
Os drones são pequenos veículos não tripulados capazes de monitorizar as plantações em tempo real e transmitir imagens e informações úteis. São usados principalmente para mapear o terreno, mas os mais avançados são capazes de usar sensores infravermelhos e imagens para detetar problemas que não podem ser identificados a olho nu.
Os sensores ambientais colocados nos campos, por sua vez, são capazes de registar dados climáticos e informações relativas às necessidades hídricas do solo.
Internet das Coisas (IoT)
É a tecnologia que permite que vários instrumentos diferentes (sejam drones, sensores ou satélites) liguem e comuniquem entre si para trocar informações e dados úteis para melhorar as condições de desenvolvimento das culturas.
Por exemplo, satélites e sensores podem guiar máquinas agrícolas reduzindo erros e acidentes, assim como podem ajudar a gerir irrigação, fertilização e tratamentos.
Big Data
Falamos de Big Data para nos referirmos a todas as informações e dados que são gerados pelas várias tecnologias em funcionamento e que facilitarão as decisões mais eficientes no ciclo de produção. Em geral, é a análise de massiva quantidade de dados. Porque provêm de fontes diferentes e devem ser posteriormente processados por inteligência artificial, para serem úteis e dar respostas concretas a determinados problemas.
Inteligência artificial
É a tecnologia que instrui as máquinas a avaliar situações específicas e tomar decisões em tempo real. O acumulado e a capacidade de processar e interpretar uma grande quantidade de dados são o principal combustível para instruir as próprias máquinas (Machine Learning).
Existem três áreas principais de aplicação: robótica, com o uso de máquinas que automatizam determinadas atividades; software de gestão, que reduz as horas de trabalho dos funcionários em atividades automáticas e repetitivas; e sistemas de apoio à decisão, que definem riscos para as culturas ou animais, mas também cenários de melhoria.
Cloud (Nuvem de dados)
É um conjunto de serviços acessíveis e recursos compartilhados na rede; é uma ferramenta útil para garantir o acesso a determinadas tecnologias e dados a um maior número de pessoas. Poderia ajudar, por exemplo, até mesmo as empresas menores e mais desfavorecidas em termos de economia e capacidades.
Sistemas de gestão e sistemas de suporte às decisões
A gestão de dados e informação é muito importante para compreender, ao nível da empresa individual (nível de gestão económica e interação com o nível empresarial) que dados são realmente úteis e como podem ser usados (nível de gestão de tecnologia); garantir que a recolha desses dados está de acordo com os mais recentes regulamentos europeus de privacidade e evitar a concentração de informações nas mãos de poucas empresas (nível de gestão legal). Um sistema de apoio à decisão é um sistema computacional capaz de extrair informações de uma quantidade significativa de dados em um curto espaço de tempo e de forma versátil, que fornece informações estruturadas que respondem a perguntas, mesmo de complexidade considerável, por tipos específicos de utilizadores.
*Doutor em Ciências Ambientais e professor externo de Sistemas Ambientais e Biomimética na Universidade IUAV de Veneza