Computador de bordo, piloto automático, trator autônomo, inteligência artificial, internet das coisas… se prepare para essa nomenclatura virar rotina no seu dia-a-dia, pois o uso da tecnologia em máquinas agrícolas está cada vez mais presente na vida do produtor rural.
Neste texto, vamos explicar o que significam esses termos e como essas tecnologias podem ser aplicadas no campo. Confira!
Computador de bordo
O computador de bordo é como se fosse uma “caixa preta” das máquinas agrícolas. Ele serve para registrar as informações dos sensores instalados nas máquinas, o que permite um controle maior das operações e também da performance dos motoristas.
Além disso, os computadores de bordo têm uma comunicação com um centro de controle de operações agrícolas, transmitindo o status de cada equipamento da frota para um sistema, que gera relatórios sobre as operações de cada máquina, incluindo tempo de parada e os motivos.
A utilização do computador de bordo proporciona melhoria na performance, redução de custos de operação e de manutenção, economia de combustível, aumento de vida útil do maquinário e otimização logística.
Computadores de bordo mais recentes contam também com controles para agricultura de precisão, maior número de funções, maior conectividade e memória, processadores mais potentes, além de melhor comunicação com o operador, com telas maiores e mais nítidas, equipadas com câmeras, alto-falante e microfone.
Piloto automático
O piloto automático funciona através de um receptor GNSS (Sistema Global de Navegação por Satélite), que envia informações de posicionamento georreferenciadas ao sistema de direção da máquina agrícola. Dessa maneira, ela segue seu caminho pré-determinado, sem a necessidade de intervenção do operador.
Por conta do georreferenciamento, também passou a ser possível a utilização de mapas de colheita e aplicações a taxas variáveis, de acordo com as informações coletadas pelos sensores e monitores.
Entre os benefícios da utilização do piloto automático, está a sua aplicabilidade em todas as operações agrícolas, desde o preparo do solo até a colheita, estando presente em tratores, pulverizadores automotrizes e colheitadeiras.
Além disso, contribui para o aumento da eficiência das operações, levando a uma maior produtividade e retorno econômico.
Todavia, é importante salientar que o piloto automático não elimina a posição do operador, ele ainda é o responsável pela operação da máquina.
Máquinas agrícolas autônomas
As máquinas agrícolas autônomas, por sua vez, funcionam sem a necessidade de um operador no local, inclusive, já são fabricadas sem cabine.
Elas utilizam várias tecnologias já presentes em outras máquinas agrícolas, como sensores, câmeras, GPS, sistemas de telemetria, e aliam à possibilidade de controle remoto, permitindo atingir melhores resultados no campo.
Inicialmente, as máquinas autônomas precisavam seguir um trator principal, guiado por um motorista, o que já viabilizava que o dobro do trabalho fosse realizado. Hoje em dia também é possível que o maquinário seja controlado remotamente.
Para realização do trabalho, deve-se ensinar ao sistema sobre as limitações físicas na lavoura, planejar a rota mais eficiente no campo em termos de operação, manobras e gasto de combustíveis.
Futuramente, prevê-se que as escolhas das ações dos tratores autônomos serão tomadas por eles mesmos, baseado em informações do solo, meteorológicas, entre outras, que serão processadas com o uso da Inteligência Artificial.
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IoT, Edge Analytics e Inteligência Artificial
Como dissemos algumas vezes nesse texto, existem diversos sensores instalados nas máquinas agrícolas, que coletam e enviam via internet as mais variadas informações sobre a operação, as máquinas, o solo, etc. À esta “conectividade” dos objetos é dado o nome de “Internet of Things“, Internet das Coisas, em tradução literal, a IoT.
A IoT já tem tornado possível um maior controle das operações, deixando-as mais eficientes. Imagine então, se as informações coletadas pelos sensores fossem analisadas nos próprios equipamentos. É o que propõe a tecnologia Edge Anatylitcs.
A proposta é, basicamente, utilizar os sensores e os computadores de bordo, coletar informações e analisá-las automaticamente, sem precisar enviar à uma central de processamento.
Essa inteligência gera autonomia às máquinas. Imagine, por exemplo, que, na pulverização de uma lavoura, o próprio equipamento consiga identificar e delimitar a área a ser pulverizada, agilizando a ação e iniciando a atividade sem a necessidade de um processador externo.
Entretanto, nem todo equipamento que coleta informações é capaz de armazenar muitos dados e ainda executar um processamento ao mesmo tempo, por isso, para aplicação dessa tecnologia será necessária a utilização de hardwares mais potentes.
E por falar nos dados coletados pelos sensores, de fato eles têm auxiliado a melhorar os processos agrícolas, entretanto, a volume e a velocidade de informação gerada está excedendo a nossa capacidade de análise.
Nesse sentido, é necessário o uso da Inteligência Artificial (IA) para ajudar no processamento dessa quantidade de dados gerados não só pelos sensores, mas drones, satélites e outros equipamentos.
Entre as principais aplicações da IA estão os diagnósticos de alta precisão e a previsão de cenários, otimizando as operações e diminuindo a necessidade de intervenção humana no campo, o que leva a uma maior transparência.
Também pode ser utilizada para gestão de irrigação, conseguindo calcular e prever a quantidade de água necessária para o desenvolvimento da cultura, o que pode gerar uma economia de até 30% no consumo de água e de energia.
Além disso, aliada com o processamento de imagens, a inteligência artificial é capaz de fazer contagem de plantas, reconhecer sintomas de doenças e identificar e monitorar pragas.
E então, esse artigo foi útil para você? Se quiser continuar se aprofundando no universo das máquinas agrícolas, sugerimos para você nosso post sobre retroescavadeiras. Boa leitura!
