Entretenimento
Moeda:
Clima:
Marés:
A questão da alimentação da população mundial é muito séria. Atualmente, a agricultura precisa de 70% a mais de terra do que a que tem disponível para poder alimentar a humanidade. Isso representa um grande problema para o século 21.
Além de fornecer alimento para o mundo, os agricultores também devem considerar a sustentabilidade ambiental. Eles têm que fazer essa tarefa difícil sob condições climáticas variáveis em todo o mundo. Além disso, a agricultura requer recursos e esforços consideráveis. Assim, entender como usar os recursos de forma eficaz e criar uma fonte de alimento sustentável para todos tornou-se uma preocupação premente. Mudanças na tecnologia agrícola podem ajudar na resolução de dilemas agrícolas. Mas o que essa mudança realizaria?
O Parlamento Europeu descreveu o Smart Agriculture como um conceito moderno de gestão que utiliza ferramentas digitais para monitorar e ajustar os processos de produção agrícola. Devido a esse foco na otimização, os agricultores anteriormente aplicavam doses iguais de fertilizantes em todos os seus campos.
A agricultura de precisão pode ser usada pelos agricultores para medir as variações do solo em seus campos, o que leva a uma maior eficiência de fertilizantes, menores custos de fertilizantes e menor impacto ambiental. Tudo é possível com uma única ferramenta da EOSDA LandViewer. A grande maioria do mercado de hardware agrícola vem de componentes que evoluem constantemente para adicionar novos recursos e melhorar a eficiência. Esses sistemas são preferidos por seus sistemas de automação e controle, que diminuem os custos de mão de obra e eletricidade, minimizando a necessidade de funcionários. Os sistemas de monitoramento de rendimento respondem pelo maior segmento de aplicações, medindo e registrando informações com base no reconhecimento da cultura, irrigação de precisão e monitoramento do solo. Aprofundar-se no domínio da agricultura de precisão tornou-se importante devido à necessidade de responder melhor às demandas de recursos e mercado. Sendo os sistemas GPS o segmento tecnologicamente mais avançado na agricultura de precisão, a agricultura de precisão vem com uma infinidade de hardware, software e sistemas. Ajudando a resolver os dois maiores problemas enfrentados pela indústria agrícola: uma população cada vez maior e a necessidade de aumentar o rendimento das colheitas. Ao rastrear possíveis preocupações com a segurança alimentar em toda a cadeia de suprimentos, a agricultura de precisão pode responder às crescentes demandas dos consumidores por transparência. Isso ocorre porque sistemas como o blockchain fornecem clareza durante todo o processo.
Quando administravam suas fazendas, os proprietários recebiam conselhos de seus pais ou experiência pessoal.
As indústrias agrícolas orientadas por dados ajudam os pesquisadores a melhorar o rendimento da pecuária e das colheitas, podendo ser alterada pela tecnologia de várias maneiras, sendo que as áreas que o permitem incluem a Internet das Coisas, inteligência artificial, a computação em nuvem e a conectividade 5G.
Os serviços neste setor combinam equipamentos especializados, software wireless e tecnologia. Destina-se a melhorar a produtividade geral de uma área de trabalho, reduzindo custos, mão de obra e desperdício, ao mesmo tempo em que aumenta o rendimento e a produção gerais. Os dispositivos podem incluir sensores que medem uma variedade de parâmetros no ambiente, incluindo temperatura e níveis de umidade no solo ou como a condutividade elétrica está no solo.
Com a ajuda desses dados, os cientistas agrícolas podem modelar dados estatísticos e determinar a necessidade de irrigação ou fertilização. Essas informações são cruciais em tempo real, pois ajudam os agricultores a entender a saúde de suas lavouras. A modelagem dessas informações ajuda os agricultores a decidir quanto plantar — maximizando o rendimento e minimizando os custos.
Veículos aéreos não tripulados e drones estão sendo usados para capturar imagens de plantações – especificamente para o setor Agtech. Essas imagens são então analisadas com um software que indica como as plantações estão progredindo. Os drones têm sido usados com menos frequência como veículos para fertilização remota; no entanto, essa prática aumentou recentemente devido à disponibilidade de melhores ferramentas e sensores de GPS. As informações precisam ser coletadas das soluções “mais inteligentes” para serem bem-sucedidas. Coleta de big data e algoritmos de aprendizado de máquina usam imagens por satélite em tempo real, sondas de umidade do solo e outros dados para transformar informações brutas em percepções acionáveis. Estes podem ser colocados em tratores, caminhões, campos, plantas e até no solo para coletar informações em tempo real.
Os analistas podem escolher entre dois métodos para coletar dados: algoritmos de aprendizado de máquina ou pessoas. Depois de toda a informação ser coletada, os analistas extraem de outras fontes de dados para tirar conclusões com base nas tendências. Os Padrões obtidos a partir de dados coletados podem fornecer informações sobre ineficiências operacionais e problemas com a qualidade do solo. Tais dados podem ser usados para criar algoritmos de previsão que alertam os agricultores sobre problemas com antecedência. Como os líderes do setor pediram maneiras de continuar a produção com menos interações face a face, novas tecnologias e soluções, incluindo sensores, GPS, internet das coisas e tratores autônomos, foram implementadas. Além disso, avanços tecnológicos recentes – como o capinador autônomo que combina inteligência robótica e artificial com tecnologia a laser – continuam a melhorar.
O software EOSDA LandViewer, que é uma ferramenta digital que permite aos pesquisadores processar e visualizar dados em tempo real. Mais de 10 índices estão disponíveis no software e ele também extrai ideias inovadoras de dados de satélite para lidar com problemas de negócios, permitindo ainda aos usuários acessar imagens em tempo real de satélites de média resolução obtidas de várias fontes de dados. Um utilizador pode visualizar facilmente qualquer área de interesse – como uma cidade, país ou continente – por meio do aplicativo ADI. Ao analisar uma imagem por satélite em tempo real e capturá-la em diferentes horários do dia, você pode ver facilmente quaisquer alterações no ADI. Você também pode dividir a imagem em várias partes para visualizá-la como uma sequência de lapso de tempo. Combinado com bandas espectrais com as quais você pode criar índices personalizados, isso permite que os usuários rastreiem alterações e anomalias ao longo do tempo.
A coleta de dados por meio de sensores IoT e aplicativos analíticos permite que os agricultores cuidem melhor de suas plantações monitorando também sinais de doenças nas lavouras, além de outros indicadores. Esses dados são transmitidos para o dispositivo do agricultor. O proprietário coleta dados sobre as culturas e solos que são usados para criar um mapa via satélite em tempo real com indicadores de área e composição. Isso ajuda o proprietário a calcular os custos de sementes, fertilizantes e água para garantir que a preparação da terra da próxima temporada seja de baixo custo. O cultivo pode aumentar a receita de uma empresa com dados usados adequadamente junto com o desenvolvimento de software agrícola. Isso pode ser feito com a mesma quantidade de terra e financiamento que outros métodos.
Mais informações sobre bem-estar e bem-estar dos animais são coletadas por meio de tecnologias monitoradas remotamente. É difícil cuidar dos animais devido ao tamanho de seus respectivos rebanhos e espaço limitado. Isso ocorre devido à necessidade de soluções de software agrícola. Confinar um animal doente imediatamente facilita o diagnóstico de doenças que se deve ao melhor manejo local da gestação e da saúde animal. Isso ocorre porque os dados genéticos podem ser usados para determinar quais animais devem ser criados ou selecionados para características que aumentam o lucro. Uma IA Recomenda horários de alimentação individualizados para cada vaca e rastreia quanta energia cada vaca precisa, e recomenda ajustar a alimentação conforme necessário. Os agricultores usam um espectrômetro para determinar a qualidade de sua forragem, incluindo medições de umidade, aditivos, nutrientes e calorias. Cada uma dessas medições é crucial para a saúde de seus animais, por isso os agricultores escolhem cuidadosamente as forragens da mais alta qualidade. As máquinas agrícolas monitoram constantemente as condições físicas e ambientais dos animais da fazenda, além de otimizar a lucratividade. Isso ajuda os agricultores a gerenciar melhor suas fazendas e aumentar o ROI.
A fim de reduzir os custos e aumentar a qualidade, os engenheiros da Tersus e da Landing AI trabalham para melhorar os produtos dos agricultores.
Os sistemas de acionamento automático aumentam a capacidade da indústria sem intervenção humana, pelo que máquinas operadas por piloto automático executam tarefas com mais precisão do que aquelas controladas por humanos e além de reduzirem os custos de combustível, não desviam do curso pretendido e continuam operando mesmo à noite. Eles são usados para colher, afrouxar campos, arar e pulverizar.
De acordo com a McKinsey, até 2030, a indústria de tecnologia agrícola aumentará em valor de US$ 50 para US$ 60 bilhões se veículos autônomos e outras tecnologias forem introduzidas pela indústria.
Conclusão
O uso da tecnologia da informação traz enormes novas oportunidades de crescimento. Na agricultura, este é o ponto onde as estradas se dividem.
Tecnologicamente falando, ainda existem algumas limitações. Os especialistas precisam encontrar uma maneira de conectar software e dispositivos em qualquer lugar por meio de banda larga de alta velocidade.
A tecnologia mudará a agricultura e potencialmente salvará a humanidade da fome em massa prevista. Isso será visto pelos olhos da indústria.
Sistema Correio de Comunicação.
Siga nossas redes sociais:
