Como as Inteligências Artificiais Generativas podem revolucionar o agronegócio
Pesquisadores da Embrapa Agricultura Digital vão estudar aplicação da ferramenta na rotina do produtor rural a partir do próximo ano
As Inteligências Artificiais (IA) Generativas devem ser responsáveis pelo próximo salto tecnológico, e o agronegócio não ficará de fora, avaliam especialistas. Mas o setor tem desafios particulares --- como a falta de conectividade no campo e a pouca cultura digital --- que precisam ser vencidos para que a tecnologia traga resultados.
Essas tecnologias ficaram famosas após o lançamento do ChatGPT, da americana OpenAI. São capazes de criar textos, imagens e outros conteúdos de forma autônoma, emulando uma resposta humana, explica o próprio ChatGPT ao ser questionado. Esses modelos são treinados com grandes volumes de dados disponíveis na internet.
Pesquisadores da Embrapa Agricultura Digital, de Campinas (SP), pretendem estudar a aplicabilidade dessas tecnologias na rotina do produtor rural a partir do próximo ano. A unidade enviará uma proposta de pesquisa à sede da estatal, em Brasília, solicitando recursos para iniciar os estudos em maio, conta o pesquisador Kleber Sampaio, à reportagem.
Sampaio estima que o projeto deve se estender por três anos e demandar cerca de R$ 3 milhões. Desse total, R$ 600 mil podem vir do orçamento da Embrapa, caso a proposta seja aprovada. O restante está em negociação com os Ministérios da Agricultura e do Desenvolvimento Agrário, que já demonstraram interesse no projeto.
O maior desafio da equipe será levantar uma quantidade enorme de textos e dados confiáveis para alimentar o modelo e evitar que ele "alucine". É comum que essas IAs se percam, divaguem e digam coisas que não fazem sentido ou que não são verdade. "Queremos reduzir bastante o grau de dissonância em relação ao que acontece na realidade", diz Sampaio.
Ainda é cedo para falar das aplicações disso, acrescenta o pesquisador, mas funcionaria como uma busca facilitada de informações e conhecimento técnico.
Jayme Barbedo, também pesquisador da Embrapa Agricultura Digital, lembra que o agronegócio brasileiro já utiliza Inteligências Artificiais não generativas. Modelos criados para reconhecimento de padrões, por exemplo, possibilitam que máquinas agrícolas apliquem defensivos apenas em áreas com presença de erva daninha.
"Temos uma pesquisa com reconhecimento de gado usando drone. Toda semana um produtor liga colocando a fazenda à disposição para gente fazer coleta de dados. Existe uma ansiedade muito grande por tecnologias que aumentem a produtividade", afirma Barbedo.
A falta de conectividade no campo também é um fator a ser considerado em projetos envolvendo IA, diz Mirella Lisboa, gerente de inovação aberta do Agrostart, programa de inovação aberta da Basf, na América Latina. Menos de um terço das fazendas do país têm acesso à internet, e a maioria das propriedades conectadas são de grandes produtores, segundo ela.
Outro problema é a pouca cultura digital dos pequenos agricultores, acrescenta a líder do Agrostart. Ela afirma que uma boa parte dos produtores ainda faz a gestão da propriedade usando caneta, papel e, no máximo, Excel. Segundo a executiva, para vencer essa barreira, as empresas terão que acompanhar o produtor durante uma parte da jornada. "É preciso capacitar pessoas", reforça.
Daniel Lázaro, líder de dados e inteligência artificial na Accenture América Latina, afirma que a IA Generativa pode complementar outras tecnologias e fazer melhor algumas tarefas, como reunir dados de diversas ferramentas em um só lugar, apresentando de maneira mais fácil do que um painel cheio de números.
No entanto, o especialista avalia que muitas empresas estão tão empolgadas com essas ferramentas que estão se esquecendo dos problemas que querem resolver. "Muitas empresas estão adquirindo capacidade para depois ver o que poderão fazer", afirma. Para ele, é preciso delimitar o escopo da ferramenta para reduzir o custo e ter um modelo mais assertivo.
Lázaro acredita que modelos como o do ChatGPT vão ajudar a romper a barreira do conhecimento mínimo, já que as instruções podem ser dadas quase como em uma conversa. "O que realmente gera impacto é a interação com o ser humano. O modelo precisa ser treinado para ser simples", reforça.
