A inteligência artificial (IA) generativa tem se mostrado um verdadeiro divisor de águas na pesquisa agropecuária, acelerando processos, orientando decisões e qualificando recomendações práticas no campo. Enquanto a IA preditiva utiliza dados históricos para prever cenários, a IA generativa se destaca por sua capacidade de gerar simulações e recomendações inovadoras. Na Embrapa, essa abordagem preditiva já está sendo aplicada em contextos como o combate à ferrugem da soja e na prevenção de várias doenças agrícolas, contribuindo também para a elaboração de zoneamentos climáticos e de manejo, além do desenvolvimento de métricas por meio de aprendizado de máquina.
Essa tecnologia já alcançou a agricultura familiar em dez municípios brasileiros, abrangendo diversas cadeias produtivas por meio do projeto Semear Digital. Quatorze unidades de pesquisa da Embrapa estão se dedicando ao desenvolvimento e validação de soluções tecnológicas que atendam às necessidades dos sistemas agroalimentares e florestais no Brasil. A IA generativa tem potencial para criar modelos integrados que podem ser escalados e replicados, gerando recomendações adaptáveis às exigências do setor agropecuário. Ela facilita a análise de grandes volumes de dados, a simulação de cenários de cultivo e a geração de recomendações personalizadas, fortalecendo assim a capacidade de decisão no campo.
Um dos aspectos mais intrigantes da IA generativa é sua capacidade de não apenas identificar padrões, mas de entender a lógica interna dos dados. Isso a diferencia da IA preditiva, que foca na antecipação de eventos com base em informações já conhecidas. A geração de novos conteúdos, incluindo textos e imagens, mostra como essa tecnologia pode impulsionar a pesquisa científica, criando relatórios técnicos e organizando dados experimentais de forma eficaz.
Kleber Sampaio, pesquisador da Embrapa Agricultura Digital, enfatiza que a IA generativa é uma evolução significativa em comparação com a preditiva, pois utiliza os mesmos dados para criar algo totalmente novo. Entre as aplicações práticas, destacam-se a simulação do crescimento de culturas e o melhoramento genético, além do uso de laser e IA para medir a densidade do solo e o teor de carbono de maneira inovadora.
Além disso, a Embrapa tem se preocupado com a segurança dos dados ao operar dentro das normas da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), garantindo que as tecnologias desenvolvidas respeitem a privacidade e a ética. Com parcerias com instituições como a FAO e a análise contínua das tendências do setor, a Embrapa busca não apenas avançar em tecnologia, mas também assegurar que essas inovações se traduzam em benefícios reais para o setor agropecuário.
Com informações da Embrapa
Fotos: Foto: Imagem gerada por IA / Embrapa
