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, 16 julho 2024
 
 

Na ALMT: Câmara temática debate inteligência artificial na agricultura mato-grossense

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Após o término da Câmara Setorial, equipe técnica pretende realizar em Cuiabá um congresso internacional de sustentabilidade na agricultura em Mato Grosso (Foto – JL Siqueira/ALMT)

A Câmara Setorial Temática (CST) para promover levantamentos técnicos, estudos, pesquisas, análises sobre a ciência, inovação, tecnologia e sustentabilidade na agricultura (CTIS – Agro) discutiu ontem (07), a inteligência artificial e aprendizagem de máquina na agricultura.

A reunião de ontem foi coordenada remotamente pelo professor da Universidade Federal de Santa Maria-RS (UFSM), Adriano Arrué Melo, que teve o palestrante o professor David Rafael Quintão Rosa, de Belo Horizonte.

“Trata-se de um tema bastante inovador para a agricultura de Mato Grosso e também do Brasil. As plataformas de inteligência artificial têm como sensoriamento remoto acompanhado de digitalização a laser 3D. Elas podem fornecer dados de lavouras em milhares de hectares de terras agrícolas. Além disso, podem otimizar muito o tempo e os esforços monitorados pelos agricultores”, explicou Adriano Melo.

O professor David Rafael fez uma apresentação sobre o tema explicando a importância da inteligência artificial na agricultura.

“São técnicas extremamente sofisticadas o emprego das máquinas na agricultura. Entendo que a inteligência artificial não é tão somente o aprendizado de máquina. Ela vai além dessas fronteiras, como por exemplo, sistemas de robótica e sistemas especialistas que muitas vezes vão concorrer diretamente com as máquinas”, disse ele.De acordo com o

professor de Belo Horizonte, a agricultura é considerada um dos principais fatores para o crescimento da economia e fonte de emprego nos países em desenvolvimento como o Brasil.

“O setor agrícola contribui com 27,4% do PIB nacional, mostrando a sua importância e força comercial. Agora, com a inteligência artificial na agricultura as possibilidades de crescimento são ainda maiores”, aponta Rafael.

O professor entende que as atividades agrícolas são amplamente categorizadas em três áreas principais: pré-colheita, colheita e pós-colheita.

“Dentro dessas categorias, o uso de aprendizado de máquina pode melhorar os ganhos de produtividade na agricultura. O aprendizado de máquina é a tecnologia atual que está beneficiando os agricultores na minimização das perdas na agricultura, fornecendo recomendações e insights ricos sobre as respectivas colheitas e culturas”, conta ele.

Para o relator da CST e professor da Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT), Ailton José Terezo, a Câmara pretende ouvir especialistas do Brasil sobre como essa nova tecnologia no nosso cotidiano pode ser empregada para melhorar as práticas de sustentabilidade na agricultura mato-grossense.

“Foi muito importante a reunião de hoje, onde os especialistas mostraram como essas novas ferramentas processam dados e informações, e geram conhecimentos para melhorar as práticas de produção de alimentos em Mato Grosso”, falou Terezo.

Segundo o relator, essa CST vai desenvolver estudos técnicos para formatar um relatório final com o objetivo de propor políticas públicas para a sustentabilidade na produção agrícola do Estado.

“Após o término dessa Câmara Setorial, vamos realizar em Cuiabá um congresso internacional de sustentabilidade na agricultura em Mato Grosso, onde pretendemos ouvir os grandes especialistas internacionais nessa temática”, comentou Terezo.

“Outra proposta será identificar um cenário diagnosticando o status atual e, posteriormente, propor políticas públicas voltadas para a implantação de um Centro de Inovação, Tecnologia e Sustentabilidade na Agricultura, para que novas ações possam ser estimuladas a partir de leis”, complementou.

 

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