Desbravando a Inteligência artificial

Revista Strider - por Damiany Coelho

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Não é de hoje que se fala em Inteligência Artificial (IA). O conceito, aliás, nasceu muito antes: em 1956, o pesquisador John McCarthy criou o termo já pensando nas “máquinas inteligentes” que viriam no futuro. Naquele momento, a grande novidade em pesquisas eram as redes neurais, que realizam o processamento de informações com funcionamento inspirado no nosso cérebro.

Porém, esse conceito não foi comprado pela maioria da comunidade científica, e muitas pesquisas foram abandonadas até que o termo voltasse à tona nos anos 1970, quando os computadores já eram uma realidade em empresas. A partir desse momento, a Inteligência Artificial se desenvolveria rapidamente e logo entraria no nosso dia a dia.

A Inteligência Artificial, em si, é um conjunto de métodos que permitem aos softwares agirem com um grau de autonomia limitado, adaptando-se a situações complexas de maneira racional, indicando os caminhos mais adequados para a tomada de decisão.

O grande conceito da Inteligência Artificial como ciência é aprender a aprender”, explica Pablo Alves de Barros, Doutor em Cognição Robótica e pesquisador da Universidade de Hamburgo, na Alemanha.

No dia a dia, a Inteligência Artificial aparece de forma mais simples que do se imagina: é a partir dela que a Netflix define qual série ou filme pode indicar que seja exatamente no seu gosto, por exemplo. Os antivírus mais avançados que usamos em nossos computadores também funcionam por meio de inteligência artificial. Se você faz uma compra pela internet com 100% de segurança, é graças à função desses programas que identificam e bloqueiam os malwares antes que nossos dados sejam roubados por terceiros.

No mercado, a Inteligência Artificial está presente de forma ativa há algumas décadas. Bancos (nos caixas eletrônicos), aeroportos (no controle aéreo), hospitais (no acompanhamento médico a procedimentos cirúrgicos), empresas de comunicação (na análise do perfil do cliente) – praticamente todos os setores que apresentam serviços automatizados em larga escala contam com métodos e técnicas de Inteligência Artificial.

“A (IA) é muito útil para o mercado. Sua principal função é retirar do operador a obrigação de entender profundamente sobre o problema para automatizá-lo”, resume Pablo.

Nesse intuito, foram desenvolvidas técnicas ainda mais complexas, como o machine learning. Trata-se de uma área dentro da (IA) que estuda e desenvolve técnicas e métodos de aprendizagem da máquina. “Imagine que a Inteligência Artificial é como a matemática, e machine learning seria algo como trigonometria. Uma área dentro de uma ciência”, explica Pablo. O seu propósito é criar sistemas capazes de aprender sozinhos. Uma grande quantidade de dados é fornecido ao software para que ele possa processá-los, “memorizá-los” e, finalmente, interpretá-los, evitando erros frequentes.

Aprendizado constante

Atualmente, estamos na era do deep learning, que é uma forma ainda mais avançada de (IA). “O Deep Learning é uma técnica de aprendizado de máquina que utiliza redes neurais com um maior número de camadas, as chamadas Redes Neurais Profundas, que permitem a representação de funções de aprendizado mais complexas”, conceitua Luiz Chaimowicz, Doutor em Ciência da Computação e professor da UFMG.

O deep learning é o pilar de várias inovações que vemos hoje, como os softwares que mostram o momento certo de aplicar defensivos em cada talhão, ou em softwares que “preveem” a quebra de máquinas. “Com o aumento da capacidade de processamento dos computadores, somado ao avanço dos algoritmos e à grande disponibilidade de dados, o Deep Learning tem obtido resultados interessantes em diferentes áreas de aplicação”, aponta Luiz.

E no agro, como funciona?

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A Inteligência Artificial é o tema mais quente do momento no agronegócio. Mas esse conceito já está presente no dia a dia do campo, promovendo soluções para uma tomada de decisão assertiva na produção.

No agro, a (IA) está nas soluções automatizadas para predição do tempo; nas informações do período ideal para plantio, na automatização da colheita, nos maquinários autônomos e até no controle financeiro e gerencial automatizado da fazenda, como aponta Pablo. Luiz acrescenta: “Uma possível área de aplicação dessas tecnologias é na previsão de safra. Analisando-se dados de safras anteriores, juntamente com previsões meteorológicas e outros fatores, será possível prever com mais precisão os resultados de safra, e com isso, planejar melhor todo o ciclo de plantio, colheita, transporte, etc”, explica.

“Outra área de aplicação é o uso da robótica inteligente em diversas atividades do agrícolas. Por exemplo, a utilização de drones para a agrimensura ou o uso de maquinário autônomo ou semi-autônomo nas etapas de preparação do solo, plantio e colheita”, finaliza Luiz.

Além disso, já estamos vivendo a era da Agricultura 4.0.

O aspecto fundamental de inovação da Agricultura 4.0 depende da conexão constante entre sistemas cada vez mais complexos que propiciarão meios integrados para a tomada de decisão, seja ela semi ou totalmente automatizada”, conceitua Marcelo Borghetti Soares, Doutor em Ciência da Computação e Cientista de Dados da Strider .

A inteligência de dados gerada pela era 4.0 aumenta a assertividade na tomada de decisão e agilidade na resolução de problemas para evitar perdas na colheita, por exemplo. Basta lembrarmos do processamento de dados relacionados ao monitoramento da lavoura. Se antes colher os dados implicava tempo e muito papel, hoje esse processamento é feito muito rapidamente, via tablet, tornando o manejo das culturas mais preciso graças às tecnologias de monitoramento de pragas e doenças, por exemplo.

Essa era ultra tecnológica possibilita o barateamento dos softwares, que vêm chegando cada vez mais ao campo. Tecnologias como sistemas de GPS, coleta de imagens de satélite que geram mapas de calor e o gerenciamento agrícola como um todo já estão presentes em cada vez mais fazendas.

A Inteligência artificial vai roubar empregos?

Pesquisadores da área de tecnologia se dividem quando o assunto é possibilidade da Inteligência Artificial “roubar” empregos – como acontece nos filmes de ficção científica. Mas, mesmo os mais radicais, como Stephen Hawking (falecido neste ano) concordam que levaria muito tempo para que a máquina conseguisse executar funções humanas, e ainda assim, o fariam sem conseguir imitar toda a complexidade da nossa mente.

Os pesquisadores Armen Ovanessoff e Eduardo Plastino, autores do relatório Como a Inteligência Artificial Acelera o Crescimento da América do Sul apontam um futuro otimista: os softwares cada vez mais vão ajudar a otimizar e a tornar mais produtivo o trabalho do ser humano.

“A (IA) possibilita que as pessoas se foquem nas áreas de suas funções que agregam mais valor”, defendem. Ou seja, a máquina faz o trabalho de coleta e leitura de dados, por exemplo, e o ser humano entra com a parte estratégica, de tomada de decisão. A tecnologia, então, é integrada para melhorar a performance do nosso trabalho, e não roubar os nossos empregos.

E o futuro?

De acordo com especialistas, no futuro, teremos uma lavoura 100% conectada e integrada com tecnologias de ponta. Marcelo Borghetti aposta na conexão entre vários softwares para otimizar ainda mais a produção.

“A interconexão entre os sistemas complexos, com distintos níveis de automatização que possam conversar entre si, vai ajudar muito o produtor, mas isso vai exigir uma grande mudança na gestão”, explica.

Tudo indica que essa mudança virá para tornar o trabalho ainda mais ágil, mas é preciso que o produtor se capacite para o uso dessas tecnologias para chegar pronto à agricultura do futuro.

“Possivelmente o processo de decisão irá mudar, na medida que novos dados e observações puderem chegar nas mãos do gestor”, comenta Marcelo.

Mas, para Borguetti, é preciso que as pessoas entendam o quanto essas novas tecnologias podem auxiliar a vivência do ser humano, de modo geral.

“O grande motivo para essa revolução digital é a preocupação com o que está lá no fim da cadeia: os seres humanos”, afirma.

Para ele, com menos desperdício e maior eficiência no processo de produção, em um futuro próximo – onde a expectativa populacional está em torno de 11 bilhões – essas tecnologias vão representar um salto significativo na diminuição da pobreza.

“Ainda que possivelmente as tecnologias não sejam a solução para o problema de distribuição eficiente de recursos, ao menos vão garantir recursos para as futuras gerações”, finaliza Marcelo.

 

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