Cardápio
Em 14 de novembro de 2023, o Comitê de Agricultura, Nutrição e Silvicultura do Senado dos Estados Unidos realizou uma audiência sobre “Inovação Agrícola Americana: Aproveitando a Tecnologia e a Inteligência Artificial.”
Convidamos cinco testemunhas com experiências diversas, incluindo investigação agrícola, tecnologia, investimento, ensino superior e direito.
Os seus pontos de vista sobre a aplicação da tecnologia de IA na formação, educação, assistência política e agricultura são valiosos para países de todo o mundo. As principais ideias de seu depoimento são descritas abaixo:
Jahmy Hindman é vice-presidente sênior e diretor de tecnologia da Deere & Empresa. Ele também é membro do Conselho Consultivo da Faculdade de Engenharia da Universidade Estadual de Iowa, do Conselho Consultivo de Ciência da Computação da Universidade do Texas e do Conselho Consultivo Executivo da FIRST.
Perspectivas:
● À medida que persiste a migração contínua das zonas rurais para as urbanas, as soluções de inteligência artificial tornam-se cada vez mais cruciais para aumentar a produtividade agrícola nos Estados Unidos.
● O futuro da agricultura americana está agora a ser moldado através de ferramentas que permitem aos agricultores a tomada de decisões baseada em dados. A inteligência artificial desempenha um papel fundamental na descoberta do valor dos dados e na sua transformação em insights acionáveis no terreno.
● Os agricultores dos EUA beneficiariam de incentivos que os ajudassem a aceder a tecnologias precisas. Ao deliberar sobre a próxima legislação agrícola, considere propostas como a Lei de Agricultura de Precisão (Lei PRECISE) e a Lei de Empréstimo Agrícola de Precisão.
● Colocar estas tecnologias nas mãos dos agricultores americanos não só aumenta a produtividade e a rentabilidade dos produtores, mas também lhes permite produzir alimentos, combustível, habitação e vestuário suficientes para sustentar a crescente população mundial.
Dr. Mason Earles é professor assistente na Universidade da Califórnia, Davis. Antes de sua função acadêmica, o Dr. Earles atuou como engenheiro de ciência de dados na Apple, onde foi pioneiro no desenvolvimento de novas ferramentas de aprendizado profundo e visão computacional em engenharia de hardware.
Perspectivas:
● Avanços sem precedentes em hardware e software expandiram significativamente a capacidade dos programas informáticos de inteligência artificial aprenderem com dados complexos do mundo real em sectores como a agricultura e os sistemas alimentares.
● Olhando para a futura força de trabalho, só em 2021, mais de 161.000 indivíduos nos Estados Unidos obtiveram diplomas de graduação e pós-graduação em ciência da computação. No entanto, apenas uma pequena percentagem de estudantes acaba por seguir carreiras na agricultura e na alimentação, e isto precisa de mudar.
● Para manter os Estados Unidos’ posição como líder global em inovação agrícola, recomendo fortemente que o comitê continue, talvez até expanda, o financiamento para esses institutos nacionais de pesquisa em inteligência artificial.
Além disso, outras fontes de financiamento do Departamento de Agricultura dos EUA que se concentram na utilização da inteligência artificial para enfrentar os desafios agrícolas devem ser sustentadas.
Este é o caminho para acelerar mais inovação na investigação e colaboração na indústria, inspirando mais estudantes de ciências da computação e engenharia a enfrentar desafios significativos no setor agrícola através da inteligência artificial e de novas tecnologias.
Sanjeev Krishnan é cofundador, diretor de investimentos e diretor administrativo sênior da S2G Ventures. Já trabalhou na CLSA Capital Partners, IFC, Global Environment Fund e JPMorgan. Além disso, atuou em vários comitês consultivos e conselhos de empresas.
● As mudanças previstas em quase todos os setores na próxima década sugerem que a inteligência artificial desempenhará um papel transformador. Na agricultura, a IA tem potencial para oferecer soluções inovadoras, criando valor significativo através da introdução de abordagens inovadoras para aumentar o rendimento das culturas, otimizar a utilização de recursos e melhorar a gestão agrícola global.
● No centro deste desenvolvimento estão os dados. As soluções de IA mais robustas e eficientes serão aquelas capazes de aceder aos melhores dados e desenvolver os métodos mais eficazes para transformar esses dados em conjuntos de dados de formação apropriados para informar as soluções de modelos de IA.
● A digitalização da agricultura e dos sistemas alimentares está numa fase inicial. Em média, um agricultor gera cerca de 500.000 pontos de dados por dia. Até 2036, prevê-se que o volume diário de dados gerados aumente 800%.
● Apesar do rápido crescimento no volume de dados, a ligação entre os dados atuais e as ferramentas de tomada de decisão fiáveis não é subótima, limitando a nossa capacidade de aceder e aplicar insights acionáveis com base nas informações recolhidas.
A utilização da IA para análise, síntese e aplicação de dados agrícolas pode ter um impacto imediato em vários aspectos da agricultura. Os agricultores têm a capacidade de enfrentar as mudanças diárias em numerosos campos dinâmicos, fornecendo-lhes as ferramentas e o apoio necessários.
De acordo com as estimativas de 2019 do Departamento de Agricultura dos Estados Unidos, a concretização de todo o potencial da tecnologia agrícola digital em grande escala, incluindo o estabelecimento da infra-estrutura necessária, poderia gerar um rendimento total adicional de 47 mil milhões a 65 mil milhões de dólares anualmente para a economia dos EUA.
A rápida integração da IA na tecnologia agrícola indica que os benefícios potenciais são significativamente maiores do que os actualmente estimados. A IA beneficia os agricultores e a sociedade em casos de utilização específicos, melhorando a eficiência, a produtividade e a sustentabilidade.
Isso inclui agricultura de precisão, detecção de doenças e pragas, colheita e automação robótica, monitoramento e gerenciamento de gado, análises preditivas e insights de mercado, e drones agrícolas habilitados para IA.
● A IA pode melhorar as capacidades e a eficácia das tecnologias agrícolas existentes, melhorando e refinando as abordagens técnicas. Fornecer dados claros, precisos e de alta qualidade ajuda a filtrar métodos ineficazes e a otimizar a alocação de recursos.
● A tecnologia agrícola, os dados, a análise e a inteligência artificial desempenham um papel no fortalecimento das relações e dos laços comunitários entre as pessoas, especialmente na promoção da confiança entre os agricultores e as redes de aconselhamento.
● A IA pode ingerir, analisar e identificar grandes volumes de dados em tempo real, fornecendo aos consultores agrícolas ou agrônomos recomendações mais precisas e insights acionáveis, aliviando assim a sua carga.
● Chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA podem fornecer aconselhamento e apoio em tempo real aos agricultores, abordando questões relacionadas com a gestão de culturas, controlo de pragas, tendências de mercado e muito mais. Isto é particularmente valioso para agricultores em áreas remotas ou aqueles com acesso limitado a conhecimentos agrícolas.
O governo federal tem múltiplas oportunidades para garantir que os Estados Unidos mantenham a liderança em tecnologia agrícola, solidificando a sua posição como líder global em inteligência artificial agrícola.
É crucial salvaguardar simultaneamente os interesses dos agricultores e das partes interessadas, apoiando simultaneamente o sistema agrícola.
A chave é garantir um equilíbrio adequado entre o controlo e a supervisão humanos e aproveitar o imenso poder da inteligência artificial que está a remodelar o nosso mundo.
● Aproveitar de forma eficaz e responsável o potencial da inteligência artificial na agricultura: a IA é orientada por dados e a questão fundamental da propriedade dos dados na agricultura deve ser fundamentalmente abordada.
● As directrizes éticas para a implantação da IA na agricultura são cruciais para garantir que os sistemas de IA não perpetuam preconceitos, que os processos de tomada de decisão são transparentes e que a responsabilização pelos seus resultados é mantida.
Isto pode envolver o estabelecimento de padrões industriais para recolha, utilização e transparência de dados para garantir que os sistemas de IA sejam fiáveis, eticamente alinhados e não prejudiquem o ambiente ou a dinâmica do mercado.
Além disso, um conjunto de parâmetros de referência que validam declarações de serviços baseadas na IA pode apoiar ainda mais a precisão e a transparência, servindo como uma ferramenta crucial para construir confiança.
Por último, o envolvimento na cooperação internacional para partilhar conhecimentos, melhores práticas e quadros regulamentares relacionados com a inteligência artificial agrícola pode ajudar a coordenar normas e promover a segurança alimentar global e a rentabilidade dos agricultores.
● Promover normas e iniciativas de partilha de dados agrícolas: Incentivar a partilha de dados agrícolas entre agricultores, investigadores e criadores de IA é crucial para aproveitar o poder das tecnologias agrícolas inovadoras e da IA em benefício dos agricultores.
Isto pode ser facilitado através do estabelecimento de cooperativas ou plataformas de dados agrícolas para agregar dados e, ao mesmo tempo, salvaguardar a privacidade individual.
● Melhorar a infra-estrutura digital e investir na literacia digital, especialmente para os pequenos agricultores: Melhorar a infra-estrutura digital rural pode ajudar a garantir que os agricultores’ acesso.
Além disso, os projectos para formar agricultores e trabalhadores agrícolas na utilização da IA e tecnologias relacionadas podem ser facilitados através da colaboração com instituições de ensino, cursos online e programas de formação no local.
Iniciativas específicas para apoiar pequenos agricultores e agricultores marginalizados na adopção de tecnologia de IA podem incluir subsídios para a aquisição de ferramentas de IA, ajuda financeira e apoio técnico.
José-Marie Griffiths é presidente da South Dakota State University em Madison, Dakota do Sul. Ela atuou como membro da Comissão Nacional de Segurança em Inteligência Artificial (NSCAI), do Conselho Nacional de Ciência, do Comitê Consultivo de Tecnologia da Informação do Presidente e de vários outros comitês federais.
Perspectivas:
● À medida que os Estados Unidos avançam na implementação da IA para inovar o sector agrícola, enfrentam riscos e desafios crescentes de segurança cibernética. A colaboração entre o meio acadêmico, a indústria e as instituições federais é necessária para o uso seguro, responsável e eficaz da IA.
● Embora o sector agrícola tenha sido submetido a automatização e inovação durante décadas, a implantação da IA requer uma forte ênfase na segurança e na utilização de conhecimentos e tecnologias existentes.
● Tanto o sector público como o privado devem abordar de forma colaborativa os riscos de segurança cibernética, aproveitando o papel da academia no desenvolvimento de soluções orientadas para a investigação para garantir a implantação segura e eficaz da IA na agricultura.
● A academia desempenha um papel crucial na promoção da próxima geração de talentos em IA, contribuindo para a entrada da indústria agrícola na próxima fase de crescimento e desenvolvimento.
● A colaboração multilateral é essencial para abordar colectivamente os riscos de segurança cibernética, aproveitando os pontos fortes do meio académico na formulação de soluções orientadas para a investigação e impulsionando o desenvolvimento da IA na agricultura.
Todd J. Janzen é presidente da Janzen Schroeder Agricultural Law LLC e administrador de projetos da Ag Data Transparent Organization.
Perspectivas:
● No que diz respeito às novas tecnologias nas explorações agrícolas, as políticas devem centrar-se na criação de um ambiente competitivo justo, em vez de sufocar a inovação.
● A transparência deve ser sempre um ponto focal para qualquer plataforma de recolha de dados, quer seja operada por empresas privadas ou por agências reguladoras governamentais.
A transparência não significa necessariamente que essa informação deva ser acessível ao público, mas sim que os agricultores devem estar cientes da informação que lhes é recolhida e de como essa informação será utilizada.
● Há espaço para melhorias na coleta de dados do USDA. A Lei de Dados Agrícolas (S.98) é um exemplo que visa modernizar a recolha e utilização de dados do USDA.
Embora o USDA venha coletando dados agrícolas por meio de vários programas há muito tempo, muitos desses dados estão armazenados em diferentes agências, tornando-os menos valiosos para formuladores de políticas e pesquisadores.
A lei prevê a atualização da coleta de dados do USDA, a criação de um data center seguro e a permissão para que partes interessadas e pesquisadores tenham acesso a dados anonimizados coletados pelo USDA.
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