{"id":3860,"date":"2019-05-23T10:38:30","date_gmt":"2019-05-23T13:38:30","guid":{"rendered":"https:\/\/radardofuturo.com.br\/?p=3860"},"modified":"2019-05-23T10:38:30","modified_gmt":"2019-05-23T13:38:30","slug":"ibm-fortalece-atuacao-da-inteligencia-artificial-nos-agronegocios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/radardofuturo.com.br\/test\/ibm-fortalece-atuacao-da-inteligencia-artificial-nos-agronegocios\/","title":{"rendered":"IBM fortalece atua\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial nos agroneg\u00f3cios"},"content":{"rendered":"
\"A<\/a>
A expansão global do IBM Watson Decision Platform for Agriculture utiliza dados de AI, meteorologia e IoT para que produtores, empresas de alimentos e agronegócios possam aumentar a produção – foto: Pixabay<\/figcaption><\/figure>\n

<\/p>\n

Radar do Futuro<\/em><\/p>\n

A IBM anunciou nos Estados Unidos a expansão global do “Watson Decision Platform for Agriculture”, sistema de inteligência artificial adaptada para novas culturas e regiões específicas. A inovação vai ajudar a alimentar uma população em crescimento. A solução global de agricultura combina tecnologia preditiva com dados originados de fontes como The Weather Company, IBM Business e IoT, para fornecer aos agricultores em todo o mundo maiores insights sobre planejamento, aragem, plantio, pulverização e colheita.<\/p>\n

Até 2050, o mundo precisará alimentar dois bilhões de pessoas a mais sem um aumento de terra arável. A IBM está combinando dados climáticos de energia – incluindo dados históricos, atuais e de previsão e modelos de previsão climática da The Weather Company – com modelos de culturas para ajudar a melhorar a precisão da previsão de produção, gerar valor e aumentar a produção e a lucratividade.<\/p>\n

“Como agricultor, o curinga é sempre o tempo. A IBM sobrepõe detalhes do tempo com meus próprios dados e informações históricas para me ajudar a aplicar, verificar e tomar decisões”, disse Roric Paulman, proprietário \/ operador da Paulman Farms, no sudoeste de Nebraska, nos Estados Unidos . “Por exemplo, nossa fazenda está em uma bacia de água altamente restrita, então a capacidade de antecipar melhor a chuva não só me poupa dinheiro, mas também me ajuda a economizar recursos naturais preciosos”.<\/p>\n

Os novos modelos de culturas incluem milho, trigo, soja, algodão, sorgo, cevada, cana-de-açúcar e batata. Outras culturas serão agregadas brevemente. Esses modelos estarão agora disponíveis nos EUA, Canadá , México e Brasil, além de novos mercados na Europa, África e Austrália .<\/p>\n

“Hoje em dia os fazendeiros não cultivam apenas alimentos, eles também cultivam dados – de aviões sobrevoando campos a sistemas inteligentes de irrigação e sensores de IoT afixados em colheitadeiras, semeadoras, pulverizadores e outros equipamentos”, disse Kristen Lauria , gerente geral da Watson Media e soluções meteorológicas, IBM. “Na maioria das vezes, esses dados são deixados de lado – nunca analisados ​​ou usados ​​para obter insights. O Watson Decision Platform for Agriculture pretende mudar isso oferecendo ferramentas e soluções para ajudar os produtores a tomar decisões mais informadas sobre suas colheitas”.<\/p>\n

Uma fazenda média gera uma estimativa de 500 mil pontos de dados por dia, que crescerá para 4 milhões de pontos de dados até 2036  A aplicação de IA e análise a dados agregados de campo, máquina e meio ambiente pode ajudar a melhorar a percepção compartilhada entre produtores e empresas em todo o ecossistema agrícola. Com uma visão melhor dos campos, os produtores podem ver o que está funcionando em certas fazendas e compartilhar as melhores práticas com outros agricultores.<\/p>\n

Procedimento<\/h2>\n

A plataforma avalia os dados em um registro de campo eletrônico para identificar e comunicar padrões e percepções de gerenciamento de culturas. Negócios empresariais, como empresas de alimentos, processadores de grãos ou distribuidores de produtos podem, então, trabalhar com os agricultores para alavancar essas percepções. Ele ajuda a rastrear o rendimento das culturas, bem como as condições ambientais, climáticas e biológicas das plantas que apresentam um bom ou mau rendimento, como gerenciamento de irrigação, análise de risco de pragas e doenças e análise de coorte para comparar subconjuntos de campos semelhantes.<\/p>\n

O resultado vai além do aumento da produtividade nas propriedades. A Watson Decision Platform for Agriculture poderia ajudar uma empresa de criação de gado a eliminar um determinado fungo dos grãos de ração ou ajudar a identificar as melhores práticas de irrigação de lavoura para os agricultores usarem em áreas atingidas pela seca, como a Califórnia . Poderia ajudar a fornecer a batata frita perfeita para uma cadeia de fast food que precisa de batatas mais longas – e não mais gordas – de sua rede de produtores. Ou pode ajudar um distribuidor de cerveja a produzir uma cerveja premium mais acessível ao cultivar uma cevada de maior qualidade que atenda ao padrão exigido para se tornar uma cevada maltada.<\/p>\n

O Watson Decision Platform for Agriculture foi desenvolvido no IBM Pairs Geoscope da IBM Research, que processa rapidamente conjuntos de dados geoespaciais e baseados em tempo em massa coletados por satélites, drones, vôos aéreos, milhões de sensores IoT e modelos climáticos. Ele processa dados grandes e complexos e cria insights de maneira rápida e fácil, para que os agricultores e as empresas de alimentos possam se concentrar no cultivo de culturas para as comunidades globais.<\/p>\n

Insights meteorológicos<\/h2>\n

A IBM e a The Weather Company ajudam a indústria agrícola a encontrar valor em insights meteorológicos. A IBM Research colabora com a startup Hello Tractor para integrar dados da The Weather Company, dados de sensoriamento remoto (por exemplo, satélite) e dados da IoT de tratores. A IBM também trabalha com a líder de nutrição de colheitas Yara para incluir previsões meteorológicas hiperlocais em sua plataforma digital para recomendações em tempo real, adaptadas a campos ou culturas específicas.<\/p>\n

A IBM adquiriu a The Weather Company em 2016 e desde então vem ajudando os clientes a entender melhor e a mitigar o custo do clima em seus negócios. A expansão global do Watson Decision Platform for Agriculture é a mais recente inovação nos esforços da IBM para tornar o clima uma consideração comercial mais previsível. Também anunciada recentemente, a Weather Signals é uma nova ferramenta baseada em inteligência artificial que mescla os dados da The Weather Company com os dados de operações da própria empresa para revelar como pequenas flutuações no clima afetam os negócios.<\/p>\n

A combinação de dados de previsão meteorológica avançada da The Weather Company e das tecnologias AI e Cloud da IBM foi projetada para fornecer uma capacidade única, que está sendo aproveitada por empresas de agricultura, energia e serviços públicos, companhias aéreas, varejistas e muitos outros para tomar decisões empresariais informadas.<\/p>\n

 <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":1,"featured_media":1529,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"tdm_status":"","tdm_grid_status":"","footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","enabled":false},"version":2}},"categories":[19,16],"tags":[1119,1225,1117,1224],"class_list":{"0":"post-3860","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-insights","8":"category-tendencias-setores","9":"tag-agricultura-do-futuro","10":"tag-agronegocios-no-futuro","11":"tag-futuro-da-agricultura","12":"tag-futuro-dos-agronegocios"},"jetpack_publicize_connections":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/radardofuturo.com.br\/test\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/agricultura-computadores-vao-identificar-tipos-de-plantas.jpg","post_mailing_queue_ids":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/radardofuturo.com.br\/test\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3860","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/radardofuturo.com.br\/test\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/radardofuturo.com.br\/test\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/radardofuturo.com.br\/test\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/radardofuturo.com.br\/test\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3860"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/radardofuturo.com.br\/test\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3860\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/radardofuturo.com.br\/test\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1529"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/radardofuturo.com.br\/test\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3860"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/radardofuturo.com.br\/test\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3860"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/radardofuturo.com.br\/test\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3860"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}