Podcast Ag Tech Talk: Jim Beneke, da Tria Americas, discute inteligência artificial adaptativa na formulação
9 de maio de 2025 Neste episódio do Ag Tech Talk por Agronegócio GlobalJim Beneke, vice-presidente da Tria Americas, discute como a inteligência artificial adaptativa e a computação de ponta estão impulsionando avanços na agricultura, especialmente por meio de máquinas autônomas e sistemas inteligentes que operam com conectividade limitada.
* Esta é uma transcrição editada e parcial deste podcast.
ABG: A IA e a robótica estão remodelando muitos aspectos da agricultura. Que oportunidades específicas você vê para os fabricantes de insumos agrícolas aproveitarem a IA adaptativa e a robótica humanoide no desenvolvimento, aplicação ou entrega de produtos?
Jim Beneke: A IA adaptativa tem muitas aplicações potenciais na agricultura — desde modelagem e simulação até o desenvolvimento de fórmulas e características únicas para culturas. Na Tria, focamos mais em IA de ponta e computação de ponta, onde o processamento em tempo real é necessário em ambientes com conectividade limitada ou inexistente.
Isso inclui robótica, máquinas autônomas e ferramentas de assistência inteligente que gerenciam sistemas em campo. Embora a robótica ainda esteja em estágios iniciais, prevemos um crescimento significativo à medida que as capacidades de IA avançam. Com o tempo, a integração de dispositivos inteligentes em plataformas maiores acelerará ainda mais a adoção e ampliará os benefícios da IA na agricultura.
ABG: Quais são algumas das maiores barreiras para integrar IA e robótica em equipamentos e veículos agrícolas, especialmente quando se trata de aplicar produtos de proteção de cultivos em escala e sob escrutínio regulatório?
JB: A IA certamente oferece enormes benefícios e é muito promissora para a agricultura, mas ainda é uma tecnologia em evolução com vários desafios importantes. Na Tria, ajudamos OEMs a desenvolver essas máquinas e robóticas avançadas, oferecendo expertise em design de sistemas embarcados, integração e capacitação de software.
Uma grande barreira é o custo — esses sistemas normalmente exigem um investimento inicial muito maior devido aos seus recursos avançados. Há também a necessidade de infraestrutura de suporte, principalmente em relação à conectividade, para garantir a confiabilidade da coleta e da comunicação de dados.
Do ponto de vista da IA, precisão e confiabilidade são cruciais. Os modelos de IA são tão eficazes quanto os dados usados para treiná-los, portanto, desenvolver conjuntos de dados de alta qualidade e treinar esses modelos exige tempo e conhecimento significativos. Além disso, esses sistemas dependem fortemente de sensores, que precisam funcionar de forma consistente em condições ambientais variáveis — algo que pode ser difícil de garantir em campo.
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