A inteligência artificial (IA) generativa vem ganhando espaço no agronegócio brasileiro ao acelerar pesquisas, qualificar recomendações técnicas e apoiar a tomada de decisão no campo. A tecnologia já é utilizada em 14 unidades da Embrapa, com foco no desenvolvimento de soluções voltadas a sistemas agroalimentares e florestais.

IA generativa amplia eficiência e inovação no campo

A adoção da IA generativa pela Embrapa tem como objetivo integrar a tecnologia às bases de conhecimento da instituição, ampliando a escalabilidade das soluções, a replicação de resultados e a geração de recomendações personalizadas para o setor produtivo.

A tecnologia atua em diferentes frentes, como organização e análise de grandes volumes de dados, além da simulação de cenários produtivos. Com isso, contribui para tornar a pesquisa mais ágil, apoiar decisões estratégicas e impulsionar a inovação nos sistemas agropecuários.

Evolução da inteligência artificial na pesquisa agropecuária

O uso de IA no agro representa uma evolução de práticas já adotadas pela Embrapa há décadas, especialmente na análise de dados históricos dentro da agricultura digital e de precisão.

De acordo com o pesquisador Kleber Sampaio, da Embrapa Agricultura Digital, a IA generativa representa um avanço em relação à IA preditiva. Enquanto a preditiva trabalha com a antecipação de cenários com base em dados históricos, a generativa utiliza essas informações para criar conteúdos inéditos, simulações e recomendações mais complexas.

Aplicações práticas da IA generativa no agronegócio

A tecnologia já apresenta resultados em diferentes frentes da pesquisa agropecuária, incluindo:

• Geração automatizada de relatórios técnicos e revisão de literatura científica
• Organização de grandes bases de dados experimentais
• Simulação de cenários climáticos, de produtividade e manejo
• Desenvolvimento de recomendações personalizadas para produtores
• Integração de dados de solo, clima e genética

Além disso, a IA generativa contribui para soluções inovadoras, como simulações de crescimento de culturas, apoio ao melhoramento genético e criação de novos modelos preditivos.

Um dos destaques é um método que combina laser e inteligência artificial para estimar, em uma única análise, a densidade do solo e o teor de carbono.

Diferença entre IA preditiva e IA generativa

Os pesquisadores da Embrapa destacam diferenças fundamentais entre os dois modelos:

• IA preditiva: utiliza aprendizado de máquina e modelos estatísticos para identificar padrões e prever tendências com base em dados existentes.
• IA generativa: vai além da análise, criando conteúdos originais como textos, imagens, códigos e simulações a partir do aprendizado dos dados.

Desenvolvimento de ferramentas digitais e capacitação técnica

O avanço da IA na Embrapa está associado a iniciativas como o projeto SORaIA, que busca aumentar a eficiência, a qualidade e a resiliência dos sistemas produtivos.

Entre os objetivos do projeto estão:

• Estímulo à produção científica
• Consolidação de bases de dados estruturadas
• Desenvolvimento de ferramentas digitais acessíveis
• Capacitação de equipes técnicas no uso de IA

A atualização contínua de softwares, hardwares e profissionais é considerada essencial para acompanhar a evolução tecnológica no setor.

Ética, governança e proteção de dados

As pesquisas com IA na Embrapa seguem padrões éticos nacionais e internacionais, com atenção à privacidade e à proteção de dados, conforme a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

Entre as diretrizes estratégicas estão:

• Implantação de governança permanente
• Investimento em curadoria e validação de dados
• Proteção do patrimônio intelectual da instituição

Também está em discussão a criação de um “marketplace de contexto”, voltado à soberania dos dados e conhecimentos gerados.

IA no combate a doenças e na gestão agropecuária

A inteligência artificial também já é aplicada no enfrentamento de desafios críticos do setor, como a detecção precoce de doenças.

No caso da ferrugem asiática da soja, que gera custos superiores a US$ 2 bilhões por safra, a Embrapa testa soluções baseadas em IA para identificar a doença e simular cenários de infestação.

Outras aplicações incluem:

• Identificação de zonas de manejo agrícola
• Zoneamento de pastagens
• Mapeamento de atributos do solo
• Monitoramento de estresse hídrico
• Avaliação da sustentabilidade na pecuária

Cooperação internacional e novas tecnologias

A Embrapa também firmou parceria com a FAO em áreas como observação da Terra, plataformas geoespaciais e resiliência dos sistemas agroalimentares.

Projetos como o Terraclass e o ATER+ Digital reforçam o uso de tecnologias no mapeamento territorial e na extensão rural.

Visão de futuro: agricultura digital e computação avançada

Desde 2016, o Observatório de Agricultura Digital da Embrapa monitora tendências tecnológicas com impacto no agronegócio.

Entre os temas em destaque estão:

• Computação quântica aplicada ao campo
• Bioinformática
• Sensoriamento remoto
• Modelagem climática
• Agricultura inteligente

Essas tecnologias têm potencial para transformar toda a cadeia produtiva, do plantio à comercialização.

Inclusão digital fortalece agricultura familiar

O projeto Semear Digital busca ampliar o acesso à tecnologia no campo, especialmente entre pequenos produtores.

Criado em 2023, o programa atua em municípios denominados Distritos Agrotecnológicos (DATs), com foco em:

• Conectividade
• IA e sensoriamento remoto
• Automação e agricultura de precisão
• Rastreabilidade e certificação digital

Um dos destaques é o robô SEEmear, que utiliza imagens georreferenciadas para contagem automatizada de frutos em pomares, reduzindo a dependência de mão de obra.

Expansão internacional e impacto social

A metodologia do Semear Digital já começa a ser replicada em países como Argentina, Chile, Paraguai e Uruguai.

No Brasil, a iniciativa também contribui para a recuperação de áreas afetadas por desastres, como a bacia do Rio Doce, atingida pelo rompimento da barragem de Fundão em 2015.

Unidades da Embrapa envolvidas

A iniciativa reúne 14 unidades da Embrapa, lideradas pela Embrapa Agricultura Digital, em parceria com outras áreas estratégicas da instituição.

O trabalho conjunto reforça o papel da ciência e da inovação no fortalecimento do agronegócio brasileiro, com foco em produtividade, sustentabilidade e competitividade global.