A inteligência artificial (IA) generativa agiliza a pesquisa, orienta decisões, qualifica recomendações no campo e impulsiona a inovação em sistemas produtivos. Em complemento à IA preditiva — que antecipa cenários com base em dados históricos —, a generativa elabora simulações e recomendações. Na Embrapa, a IA preditiva já é aplicada, por exemplo, no controle da ferrugem da soja e na prevenção de doenças agrícolas. Essas tecnologias também contribuem para o avanço de zoneamentos climáticos e de manejo, além do desenvolvimento de métricas e padrões com uso de aprendizado de máquina. Na agricultura familiar, já estão presentes em 10 municípios e 15 cadeias produtivas no âmbito do projeto Semear Digital. Quatorze unidades de pesquisa da Embrapa ampliam o uso de inteligência artificial (IA) generativa a fim de desenvolver e validar soluções tecnológicas para os sistemas agroalimentares e florestais no Brasil. Estratégica para apoiar a tomada de decisão, a tecnologia se incorpora à construção de modelos integrados nas bases de conhecimento da Empresa, com potencial de escalabilidade, replicação e geração de recomendações prescritivas adaptadas às demandas do setor agropecuário. Com aplicações que vão da organização e análise de grandes volumes de dados à simulação de cenários produtivos, a tecnologia contribui para agilizar a pesquisa, orientar decisões, qualificar recomendações no campo, impulsionar a inovação em sistemas agropecuários e ampliar o acesso ao conhecimento, em integração com ferramentas da agricultura digital. O uso de IA na pesquisa agropecuária é uma evolução do que já é feito há décadas na Embrapa na análise de dados históricos para reduzir incertezas sobre a atividade agropecuária pela via da agricultura digital e de precisão. Segundo Kleber Sampaio, pesquisador da Embrapa Agricultura Digital (SP), o domínio desse conhecimento é também um avanço em relação à IA preditiva, já utilizada no contexto científico da Empresa. “Enquanto a primeira antecipa cenários a partir de dados históricos, a generativa utiliza esses mesmos dados para produzir conteúdos, simulações e recomendações inéditas. É uma inovação no uso de informações geradas pela pesquisa agropecuária”, diz. Exemplos do uso da IA generativa na agropecuária incluem a aceleração da pesquisa científica ao gerar relatórios técnicos e apoiar a revisão de literatura, além da organização de grandes volumes de dados experimentais. A tecnologia também contribui para a tomada de decisão no campo, por meio da simulação de cenários de clima, produtividade e manejo, da geração de recomendações personalizadas e da integração de dados de solo, clima e genética. Outros destaques são o desenvolvimento de soluções inovadoras, como a simulação do crescimento de culturas, o apoio ao melhoramento genético e a criação de novos modelos preditivos. E, ainda, a pesquisa que desenvolveu método que usa laser e inteligência artificial para estimar, em uma única análise, a densidade do solo e o teor de carbono. Entenda a diferença entre a IA preditiva e a generativa Saiba mais sobre os dois tipos de IA, segundo os pesquisadores da Embrapa Agricultura Digital Jayme Barbedo e Ricardo Inamasu, da Embrapa Instrumentação (SP), respectivamente: A IA Preditiva usa técnicas de inteligência artificial, incluindo aprendizado de máquina, modelos estatísticos e abordagens híbridas, para inferir tendências, classificar situações ou estimar ocorrências futuras a partir de dados disponíveis, apoiando decisões sob diferentes graus de incerteza. A IA Generativa foca na criação de novos conteúdos originais (textos, imagens, músicas, códigos e vídeos). Ela não apenas identifica padrões, mas aprende a lógica interna dos dados para gerar algo inédito que siga as mesmas regras. Inovação nas ferramentas digitais O pesquisador Kleber Sampaio, que é o líder do projeto Soluções recomendativas e generativas baseadas em IA para aumento da eficiência, qualidade e resiliência produtiva (SORaIA), vê na IA uma aliada cada vez mais estratégica no apoio a decisões. O projeto prevê o estímulo à produção de artigos científicos e a consolidação de acervos de dados estruturados para treinamento de modelos e reuso. O desenvolvimento de ferramentas digitais acessíveis, associado à qualificação de equipes técnicas e institucionais no uso dessas tecnologias, também é alvo da iniciativa. “É improvável que alcancemos a fronteira do conhecimento utilizando um instrumental metodológico ou técnico já superado”, avalia Inamasu. Segundo ele, é importante que tanto as ferramentas de softwares e de hardwares quanto os especialistas estejam constantemente atualizados. Vale destacar que as pesquisas nessa área na Embrapa asseguram que os algoritmos sigam padrões éticos em âmbito nacional e internacional em questões como a privacidade de dados sensíveis, prevista na Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Unidades participantes Embrapa Agricultura Digital (líder) ● Embrapa Acre (AC) ● Embrapa Agropecuária Oeste (MS) ● Embrapa Amazônia Oriental (PA) ● Embrapa Clima Temperado (RS) ● Embrapa Gado de Corte (MS) ● Embrapa Hortaliças (DF) ● Embrapa Instrumentação (SP) ● Embrapa Mandioca e Fruticultura (BA) ● Embrapa Meio Ambiente (SP) ● Embrapa Milho e Sorgo (MG) ● Embrapa Pantanal (MS) ● Embrapa Pecuária Sudeste (SP) ● Embrapa Territorial (SP) O projeto conta ainda com a colaboração pontual de pesquisadores da Embrapa Florestas (PR), da Embrapa Roraima (RR) e da Embrapa Soja (PR). A Assessoria de Estratégia (Aest) é a responsável por atividades de gestão e desenvolvimento de ferramentas. E a Gerência-Geral de Governança Corporativa e Informação (GCI), vinculada à Diretoria de Governança e Informação (DEGI) colabora em atividades de gestão de dados e curadoria. Patrimônio intelectual A expansão planejada por meio de iniciativas como os projetos SORaIA e Semear Digital encontra respaldo nas análises do grupo de trabalho que apresentou recomendações para o avanço da IA generativa na instituição, como pontua Viviane Cavalcanti, que liderou o grupo de trabalho no âmbito da GCI. De acordo com Cavalcanti, aliar inovação tecnológica à segurança jurídico-institucional, implantar governança permanente, além de investir em um processo dinâmico de curadoria e validação de dados também foram recomendados. “Essa visão estratégica inclui a proposta de um marketplace de contexto para proteger o patrimônio intelectual da Embrapa de forma soberana.”, argumenta. IA na Embrapa O desenvolvimento de tecnologias eficazes na detecção precoce de doenças está entre as principais demandas do setor produtivo à pesquisa agropecuária. Os custos do combate à ferrugem asiática em cultivos de soja ultrapassam US$ 2 bilhões por safra. Em 2022, de forma pioneira, a Embrapa começou a testar a detecção da doença por meio da IA associada à captura de dados e simulação de cenários de infestação. Leia mais em: Ferramenta digital orienta produtores no controle da ferrugem asiática da soja São diversas as áreas em que a Empresa aplica IA em apoio à tomada de decisão no setor agropecuário. Entre elas, estão “a identificação de zonas de manejo de culturas, o zoneamento de pastagens nativas e o mapeamento de teor de argila no solo relevante para o manejo dos cultivos, assim como a identificação de estresse hídrico em pastagens e grãos”, indica Sampaio. Outra frente é o desenvolvimento de métricas e padrões com o uso de aprendizado de máquina. “Como o sistema FPS – fazenda pantaneira sustentável, construído usando técnicas de IA em suporte à avaliação da sustentabilidade da atividade pecuária no Pantanal”, exemplifica o cientista. Um acordo recém-celebrado entre a Embrapa e a Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura (FAO) prevê cooperação em observação da terra, plataformas geoespaciais e soluções que contribuam para a resiliência dos sistemas agroalimentares. Leia mais em: Embrapa e FAO firmam memorando para ampliar cooperação em sistemas agroalimentares sustentáveis “São áreas em que a Empresa tem atuado com projetos como o Terraclass ,- que mapeia a cobertura e uso da terra nos biomas Amazônia e Cerrado. Ou a construção de sistemas voltados ao fortalecimento de sistemas agroalimentares pelo suporte à extensão rural, com o ATER+ Digital”, acrescenta Sampaio. Imagem: Divulgação InnerEye Visão de Futuro Desde 2016, a Embrapa conta com o Observatório de Agricultura Digital para prospectar tendências em tecnologia com impactos socioeconômicos, ambientais e de mercado nas cadeias produtivas (PD&I). O Observatório integra a rede do Sistema de Inteligência Estratégica (Agropensa), criado em 2013 para gerar informações estratégicas em suporte à formulação e aprimoramento de políticas públicas. Artigo exploratório que analisa as aplicações e os desafios da computação quântica (foto) no agro é um exemplo recente das discussões promovidas. O estudo destaca o potencial da tecnologia para resolver problemas complexos como a detecção precoce de doenças. A bioinformática, o sensoriamento remoto, a modelagem climática e a agricultura inteligente são áreas que podem ser transformadas pela tecnologia, beneficiando diferentes elos das cadeias produtivas, desde o plantio até a comercialização da produção agrícola O Observatório de Agricultura Digital da Embrapa está aberto a parcerias e cooperações com outras organizações no desenvolvimento de estudos conjuntos. Interessados podem fazer contato pelo e-mail agricultura-digital.observatorio@embrapa.br Foto: Imagem gerada por inteligência artificial – Avanço da computação quântica é fator estratégico para a agricultura do Brasil O digital na agricultura familiar Foto: Lilian Faria – Robô SEEmear faz a contagem automatizada de frutos em pomares. Explorar a transformação digital em seu potencial de reduzir assimetrias de mercado é o propósito do projeto de inclusão socioprodutiva e digital da Embrapa e parceiros, o Semear Digital, criado em 2023 e idealizado pela presidente da Embrapa, Silvia Massruhá. A iniciativa apoia a chegada de tecnologias emergentes a dez municípios brasileiros, denominados Distritos Agrotecnológicos (DATs). O projeto é coordenado pela Embrapa Agricultura Digital com financiamento da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp). As equipes são constituídas por especialistas de 13 centros de pesquisa da Embrapa e de sete instituições fundadoras, além de 24 parceiros, somando 90 pesquisadores, incluindo 43 bolsistas. O trabalho já resultou em 160 publicações técnico-científicas que envolvem 15 cadeias produtivas. Arte: Alexandre Adas Entre os eixos de atuação estão: conectividade; IA e sensoriamento remoto; automação e agricultura de precisão; rastreabilidade e certificação digital. Também inclui parcerias e comunicação para constituir o ecossistema local necessário para a continuidade das ações. O robô SEEmear (foto), baseado em imageamento georreferenciado para a contagem automatizada de frutos em pomares, é um exemplo. A automação de etapas da colheita é a expectativa de pequenos produtores de maçã em Vacaria (RS), para reduzir os impactos da escassez da mão de obra e da penosidade da atividade. “As pessoas têm a percepção de que os produtores são muito refratários. Isso não é verdade. Se a tecnologia, de fato, trouxer benefícios, eles ficarão muito felizes por adotá-la,” avalia Barbedo. O pesquisador instalou experimento com antenas de monitoramento climático para detectar doenças do trigo no DAT de São Miguel Arcanjo. Em 2025, a metodologia de atuação do Semear Digital começou a ser replicada na Argentina, Chile, Paraguai e Uruguai em iniciativa com duração de três anos, no âmbito do Programa de Cooperação Internacional para a Agricultura do Cone Sul (Procisur). A agricultura digital também apoiará a retomada econômica da área rural na bacia do Rio Doce, junto a comunidades rurais atingidas pelo rompimento da Barragem de Fundão, ocorrido em 2015 em Mariana (MG). A ação compõe o Rio Doce Semear Digital, um dos braços do principal projeto. Nesse caso, a atuação da Embrapa está vinculada à Agência Nacional de Assistência Técnica e Extensão Rural (Anater), que executa quatro eixos do Novo Acordo do Rio Doce.
Foto: Imagem gerada por IA
O uso de IA é uma evolução do que já é feito na análise de dados históricos para reduzir incertezas sobre a atividade agropecuária pela via da agricultura digital e de precisão
Quatorze unidades de pesquisa da Embrapa ampliam o uso de inteligência artificial (IA) generativa a fim de desenvolver e validar soluções tecnológicas para os sistemas agroalimentares e florestais no Brasil. Estratégica para apoiar a tomada de decisão, a tecnologia se incorpora à construção de modelos integrados nas bases de conhecimento da Empresa, com potencial de escalabilidade, replicação e geração de recomendações prescritivas adaptadas às demandas do setor agropecuário.
Com aplicações que vão da organização e análise de grandes volumes de dados à simulação de cenários produtivos, a tecnologia contribui para agilizar a pesquisa, orientar decisões, qualificar recomendações no campo, impulsionar a inovação em sistemas agropecuários e ampliar o acesso ao conhecimento, em integração com ferramentas da agricultura digital.
O uso de IA na pesquisa agropecuária é uma evolução do que já é feito há décadas na Embrapa na análise de dados históricos para reduzir incertezas sobre a atividade agropecuária pela via da agricultura digital e de precisão.
Segundo Kleber Sampaio, pesquisador da Embrapa Agricultura Digital (SP), o domínio desse conhecimento é também um avanço em relação à IA preditiva, já utilizada no contexto científico da Empresa. “Enquanto a primeira antecipa cenários a partir de dados históricos, a generativa utiliza esses mesmos dados para produzir conteúdos, simulações e recomendações inéditas. É uma inovação no uso de informações geradas pela pesquisa agropecuária”, diz.
Exemplos do uso da IA generativa na agropecuária incluem a aceleração da pesquisa científica ao gerar relatórios técnicos e apoiar a revisão de literatura, além da organização de grandes volumes de dados experimentais. A tecnologia também contribui para a tomada de decisão no campo, por meio da simulação de cenários de clima, produtividade e manejo, da geração de recomendações personalizadas e da integração de dados de solo, clima e genética.
Outros destaques são o desenvolvimento de soluções inovadoras, como a simulação do crescimento de culturas, o apoio ao melhoramento genético e a criação de novos modelos preditivos. E, ainda, a pesquisa que desenvolveu método que usa laser e inteligência artificial para estimar, em uma única análise, a densidade do solo e o teor de carbono.
Entenda a diferença entre a IA preditiva e a generativaSaiba mais sobre os dois tipos de IA, segundo os pesquisadores da Embrapa Agricultura Digital Jayme Barbedo e Ricardo Inamasu, da Embrapa Instrumentação (SP), respectivamente: A IA Preditiva usa técnicas de inteligência artificial, incluindo aprendizado de máquina, modelos estatísticos e abordagens híbridas, para inferir tendências, classificar situações ou estimar ocorrências futuras a partir de dados disponíveis, apoiando decisões sob diferentes graus de incerteza. A IA Generativa foca na criação de novos conteúdos originais (textos, imagens, músicas, códigos e vídeos). Ela não apenas identifica padrões, mas aprende a lógica interna dos dados para gerar algo inédito que siga as mesmas regras. |
Inovação nas ferramentas digitais
O pesquisador Kleber Sampaio, que é o líder do projeto Soluções recomendativas e generativas baseadas em IA para aumento da eficiência, qualidade e resiliência produtiva (SORaIA), vê na IA uma aliada cada vez mais estratégica no apoio a decisões.
O projeto prevê o estímulo à produção de artigos científicos e a consolidação de acervos de dados estruturados para treinamento de modelos e reuso. O desenvolvimento de ferramentas digitais acessíveis, associado à qualificação de equipes técnicas e institucionais no uso dessas tecnologias, também é alvo da iniciativa.
“É improvável que alcancemos a fronteira do conhecimento utilizando um instrumental metodológico ou técnico já superado”, avalia Inamasu. Segundo ele, é importante que tanto as ferramentas de softwares e de hardwares quanto os especialistas estejam constantemente atualizados.
Vale destacar que as pesquisas nessa área na Embrapa asseguram que os algoritmos sigam padrões éticos em âmbito nacional e internacional em questões como a privacidade de dados sensíveis, prevista na Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
Patrimônio intelectual
A expansão planejada por meio de iniciativas como os projetos SORaIA e Semear Digital encontra respaldo nas análises do grupo de trabalho que apresentou recomendações para o avanço da IA generativa na instituição, como pontua Viviane Cavalcanti, que liderou o grupo de trabalho no âmbito da GCI.
De acordo com Cavalcanti, aliar inovação tecnológica à segurança jurídico-institucional, implantar governança permanente, além de investir em um processo dinâmico de curadoria e validação de dados também foram recomendados. “Essa visão estratégica inclui a proposta de um marketplace de contexto para proteger o patrimônio intelectual da Embrapa de forma soberana.”, argumenta.
IA na Embrapa
O desenvolvimento de tecnologias eficazes na detecção precoce de doenças está entre as principais demandas do setor produtivo à pesquisa agropecuária. Os custos do combate à ferrugem asiática em cultivos de soja ultrapassam US$ 2 bilhões por safra. Em 2022, de forma pioneira, a Embrapa começou a testar a detecção da doença por meio da IA associada à captura de dados e simulação de cenários de infestação. Leia mais em: Ferramenta digital orienta produtores no controle da ferrugem asiática da soja São diversas as áreas em que a Empresa aplica IA em apoio à tomada de decisão no setor agropecuário. Entre elas, estão “a identificação de zonas de manejo de culturas, o zoneamento de pastagens nativas e o mapeamento de teor de argila no solo relevante para o manejo dos cultivos, assim como a identificação de estresse hídrico em pastagens e grãos”, indica Sampaio. Outra frente é o desenvolvimento de métricas e padrões com o uso de aprendizado de máquina. “Como o sistema FPS – fazenda pantaneira sustentável, construído usando técnicas de IA em suporte à avaliação da sustentabilidade da atividade pecuária no Pantanal”, exemplifica o cientista. Um acordo recém-celebrado entre a Embrapa e a Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura (FAO) prevê cooperação em observação da terra, plataformas geoespaciais e soluções que contribuam para a resiliência dos sistemas agroalimentares. Leia mais em: Embrapa e FAO firmam memorando para ampliar cooperação em sistemas agroalimentares sustentáveis “São áreas em que a Empresa tem atuado com projetos como o Terraclass ,- que mapeia a cobertura e uso da terra nos biomas Amazônia e Cerrado. Ou a construção de sistemas voltados ao fortalecimento de sistemas agroalimentares pelo suporte à extensão rural, com o ATER+ Digital”, acrescenta Sampaio.
Imagem: Divulgação InnerEye |
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O digital na agricultura familiar
Foto: Lilian Faria – Robô SEEmear faz a contagem automatizada de frutos em pomares.
Explorar a transformação digital em seu potencial de reduzir assimetrias de mercado é o propósito do projeto de inclusão socioprodutiva e digital da Embrapa e parceiros, o Semear Digital, criado em 2023 e idealizado pela presidente da Embrapa, Silvia Massruhá. A iniciativa apoia a chegada de tecnologias emergentes a dez municípios brasileiros, denominados Distritos Agrotecnológicos (DATs).
O projeto é coordenado pela Embrapa Agricultura Digital com financiamento da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp). As equipes são constituídas por especialistas de 13 centros de pesquisa da Embrapa e de sete instituições fundadoras, além de 24 parceiros, somando 90 pesquisadores, incluindo 43 bolsistas. O trabalho já resultou em 160 publicações técnico-científicas que envolvem 15 cadeias produtivas.
Arte: Alexandre Adas
Entre os eixos de atuação estão: conectividade; IA e sensoriamento remoto; automação e agricultura de precisão; rastreabilidade e certificação digital. Também inclui parcerias e comunicação para constituir o ecossistema local necessário para a continuidade das ações.
O robô SEEmear (foto), baseado em imageamento georreferenciado para a contagem automatizada de frutos em pomares, é um exemplo. A automação de etapas da colheita é a expectativa de pequenos produtores de maçã em Vacaria (RS), para reduzir os impactos da escassez da mão de obra e da penosidade da atividade.
“As pessoas têm a percepção de que os produtores são muito refratários. Isso não é verdade. Se a tecnologia, de fato, trouxer benefícios, eles ficarão muito felizes por adotá-la,” avalia Barbedo. O pesquisador instalou experimento com antenas de monitoramento climático para detectar doenças do trigo no DAT de São Miguel Arcanjo.
Em 2025, a metodologia de atuação do Semear Digital começou a ser replicada na Argentina, Chile, Paraguai e Uruguai em iniciativa com duração de três anos, no âmbito do Programa de Cooperação Internacional para a Agricultura do Cone Sul (Procisur).
A agricultura digital também apoiará a retomada econômica da área rural na bacia do Rio Doce, junto a comunidades rurais atingidas pelo rompimento da Barragem de Fundão, ocorrido em 2015 em Mariana (MG). A ação compõe o Rio Doce Semear Digital, um dos braços do principal projeto. Nesse caso, a atuação da Embrapa está vinculada à Agência Nacional de Assistência Técnica e Extensão Rural (Anater), que executa quatro eixos do Novo Acordo do Rio Doce.
Valéria Cristina Costa (MTb. 5533/SP)
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