Escondido entre todas as notícias sobre o COVID-19, os furacões e as eleições presidenciais, você pode ter perdido uma das notícias mais importantes do ano.
No centro de seu campus em Gainesville, o A Universidade da Flórida está construindo o supercomputador de inteligência artificial mais poderoso do ensino superior dos EUA. Esta tem sido uma grande notícia na UF, pois criará novas oportunidades interessantes para professores, estudantes e pesquisadores. Mas o que isso significa para os produtores e partes interessadas na Flórida?
A inteligência artificial é a capacidade de um sistema informático de reconhecer padrões, compreender a linguagem, aprender com a experiência, resolver problemas e executar tarefas complexas. Em outras palavras, é a capacidade de uma máquina pensar como um cérebro humano, mas de fazê-lo com mais rapidez, precisão e em grande escala.
Se você é um produtor, você se preocupa com cada planta e cada animal da sua fazenda. Com tempo e mão de obra suficientes à sua disposição, você examinaria cada planta e animal, dando a cada um os recursos exatos necessários para atingir seu potencial máximo. A IA permite que você faça exatamente isso, observando milhões de variáveis e coordenando grandes quantidades de dados instantaneamente e com grande precisão.
A IA requer uma enorme quantidade de poder computacional. É por isso que a parceria da UF com a NVIDIA e o presente do ex-aluno da UF, Chris Malachowsky, do supercomputador de US$ 70 milhões, chamado HiPerGator, é uma ferramenta muito importante para a agricultura.
Para se ter uma ideia da capacidade do novo sistema de computação HiPerGator 3.0 da UF, se cada aluno da UF fazendo lição de casa, cada membro do corpo docente e cientista conduzindo pesquisas, cada instalação administrando logística e cada escritório de orçamento processando números estivessem todos usando o HiPerGator ao mesmo tempo, atingiria apenas cerca de 15% de sua capacidade total.
O que pode fazer com os outros 85%? Isso cabe a todos nós decidir.
Aqui na UF/IFAS estamos entusiasmados com as possibilidades de aplicação da IA para resolver problemas cotidianos relacionados ao apoio à indústria agrícola da Flórida, à alimentação da crescente população mundial e ao uso sustentável dos recursos naturais. A IA tem a promessa de aumentar significativamente a nossa capacidade de reforçar os sistemas da cadeia alimentar, desenvolver a reprodução precisa de plantas e animais, aplicar a robótica em operações alimentares e agrícolas, rastrear a localização e propagação de pragas e agentes patogénicos e recolher dados sobre serviços agroecossistémicos.
Na verdade, a UF/IFAS já aplica a IA para melhorar a produção agrícola há muitos anos. O HiPerGator servirá para impulsionar esses esforços e trazer novos recursos para aumentar as habilidades da IA para ajudar os produtores da Flórida a serem mais produtivos e economizar recursos. A seguir estão apenas algumas das áreas onde a Extensão UF/IFAS está ajudando os produtores da Flórida a aplicar pesquisas de IA em sua produção.
Cítrico
Yiannis Ampatzidis e sua equipe de pesquisa no Southwest Florida REC desenvolveram um software baseado em IA chamado Agroview para analisar e visualizar dados coletados de UAVs, ou drones. Em vez de verificações pontuais, os UAVs podem tirar imagens de milhares de plantas individuais e carregá-las em um software baseado em nuvem que analisa os dados para acessar as qualidades, quantidades e fatores de crescimento ou impactos das plantas. O software tem uma ampla gama de aplicações para a agricultura da Flórida, incluindo a nossa icônica indústria cítrica. Desenvolvido para ajudar os produtores a cuidar melhor de suas plantações e ao mesmo tempo economizar dinheiro, o Agroview é uma inovação tão revolucionária que recentemente ganhou o prêmio de invenção do ano da UF.
http://blogs.ifas.ufl.edu/news/2020/06/04/cloud-based-technology-helps-farmers-count-citrus-trees/
Amendoim
Determinar a maturidade da semente de amendoim atualmente requer descascar as cascas das amostras de teste e fazer uma estimativa subjetiva com base na cor da semente. Agora, a presidente do Departamento de Agronomia, Diane Rowland, e sua equipe de pesquisa desenvolveram um método usando imagens hiperespectrais e IA para determinar a qualidade da semente de amendoim através da casca, permitindo que os produtores de amendoim selecionem sementes maduras com muito maior precisão e menos gasto de tempo e trabalho.