As redes privadas aplicadas a estas tecnologias garantem a conectividade durante as transferências, permitem a coleta de grandes quantidades de dados para otimizar decisões e também fornecem informações em tempo real dos centros de operações para locais remotos a fim de melhorar a vigilância das fazendas, o monitoramento da saúde das culturas, o monitoramento e rastreamento da saúde do gado e o treinamento da mão-de-obra.
Uma experiência com tratores de auto-acionamento
Tratores são sinônimo de lavrar terras agrícolas e, desde seu início, têm sido impulsionados por pessoas. Tirar o humano do assento do motorista e um trator autônomo poderia lavrar incansavelmente a mesma terra. Acrescente alguma inteligência artificial (IA) e rastreamento de localização para ajudar a determinar sua trajetória, e poderia ser ainda mais fácil alcançar a eficiência desejada.
Foi o que pensaram os pesquisadores da Universidade Harper Adams enquanto dirigiam uma fazenda experimental chamada Hands Free Hectare na cidade britânica de Edgmond em 2016. Tudo começou com um hectare onde eles conduziam um trator de 25 anos e uma colheitadeira convertida em veículos autônomos equipados com câmeras, lasers e sistemas GPS.
Regulamentos rígidos impedem que o solo seja pisado. Assim, enquanto os dois veículos preparavam o solo, semeavam as sementes e mantinham as colheitas, os responsáveis pelo projeto utilizavam drones para coletar amostras do solo e das colheitas. Eles até mesmo monitoraram ervas daninhas e pragas.
Desde então, novos financiamentos expandiram a fazenda para 35 hectares e três tratores autopropulsores em 2019. Exceto, ao invés de um "hectare perfeito", o projeto procurou desafiar as máquinas movidas a IA com mais "condições do mundo real", o que incluiu obstáculos e estradas irregulares. O hectare original colheu duas estações de grãos sem nenhum trabalho manual, marcando a primeira vez que tal coisa aconteceu em qualquer parte do mundo. A extensão atual deve funcionar também com outras culturas.
A contribuição de redes privadas para campos inteligentes
Para serem eficazes, robôs e veículos agrícolas inteligentes requerem latência ultra-baixa para determinar, por exemplo, quais plantas são ervas daninhas e agir rapidamente. É aqui que as redes privadas, combinadas com 5G, farão a diferença.
A conectividade sem fio privada garante que as fazendas remotas permaneçam conectadas quando a cobertura da rede wifi for insuficiente e permite a implantação de aplicações agrícolas inteligentes para análise de dados em tempo real. Além disso, o uso de uma rede privada facilita a movimentação de máquinas, já que não está limitada a uma área de cobertura (como a wifi).
Com alta capacidade confiável de comunicação máquina-a-campo e baixa latência para conexão máquina-máquina, os campos inteligentes podem se beneficiar de aplicações tais como robôs de campo, vôos automatizados de aeronaves, condução automatizada, rastreamento de frotas de veículos, etc.
Entre algumas das funcionalidades mais proeminentes, grandes quantidades de dados podem ser coletadas dos campos, celeiros, estufas e outras instalações agrícolas através de inspeção remota. Uma grande quantidade de informações também pode ser entregue dos centros de operações para locais remotos a fim de melhorar a vigilância das fazendas, o monitoramento da saúde das culturas, o monitoramento e rastreamento da saúde do gado e o despacho e treinamento da mão-de-obra.
Da mesma forma, a combinação de GPS, sensores e imagens pode melhorar as decisões relacionadas a como implantar veículos robóticos que lavram o solo. Enquanto isso, como mais máquinas e processos são automatizados, uma solução centralizada em um centro de operações pode operar múltiplas máquinas no campo, fazendo sugestões e retransmitindo informações adicionais.
É viável estender este modelo a mais estabelecimentos?
Os especialistas em agricultura geralmente concordam que tornar isto uma realidade em larga escala exigirá o compromisso de vários atores. Para começar, os maiores fabricantes mundiais de equipamentos agrícolas não só teriam que abraçar o desenvolvimento de máquinas autônomas, mas também a tecnologia de IA que as empresas de desenvolvimento menores estão trabalhando para torná-las mais inteligentes.
Por sua vez, em outubro de 2019, a John Deere revelou um protótipo de trator automotriz e pulverizador autônomo, que ofereceu uma visão de como as máquinas podem lidar com mais aspectos da colheita de culturas pesadas.
A Blue River Technology, adquirida pela John Deere em 2017, criou o See and Spray, um dispositivo que utiliza câmeras, aprendizado de máquinas e IA para detectar ervas daninhas em seus campos. A máquina tem a capacidade de pulverizar pesticidas, fertilizantes e fungicidas. Esta tecnologia pode ajudar os agricultores a reduzir a quantidade de ervas daninhas entre suas plantações em até 90% em poucos anos.
