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Okanagan Specialty Fruits testa inteligência artificial para prever colheitas de maçãs

A Okanagan Specialty Fruits testa ferramentas de inteligência artificial para estimar a produção e prever datas de colheita em seus pomares no estado de Washington, nos Estados Unidos, conforme reportagem publicada pela BBC em 19 de agosto.

revisada por Elias
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Ilustração editorial: Um relógio invisível sobre os pomares, ajustado pelo clima, pelas imagens e pelo ritmo de cada fruta.
Fonte Imagem gerada por IA · Fonte: BBC

A Okanagan Specialty Fruits testa ferramentas de inteligência artificial para estimar a produção e prever datas de colheita em seus pomares no estado de Washington, nos Estados Unidos, conforme reportagem publicada pela BBC em 19 de agosto.

A empresa administra mais de 1.250 acres de pomares e produz maçãs destinadas a porções fatiadas, vendidas principalmente a hotéis e escolas. Em 2023, uma onda de calor chegou a 38°C e obrigou a companhia a interromper o trabalho dos colhedores às 10h.

Câmeras da empresa canadense Vivid Machines são instaladas em tratores para registrar imagens das macieiras. A inteligência artificial identifica botões florais, flores e frutos, além de produzir estimativas da safra e das datas de colheita.

A precisão das previsões depende da qualidade dos dados históricos de cada propriedade. Para frutas vermelhas, como morangos e mirtilos, a janela de colheita pode durar apenas alguns dias, e atrasos podem favorecer doenças e causar perdas.

A britânica FruitCast prevê colheitas de morangos, framboesas, amoras, mirtilos e tomates usando imagens feitas por drones, celulares ou veículos agrícolas. A empresa afirma alcançar erro inferior a 10% nas estimativas para uma semana e inferior a 17% para três semanas.

Pesquisadores também desenvolvem sensores baseados em ondas milimétricas para medir umidade, água e açúcar dentro das frutas sem cortá-las. Agricultores, porém, ainda demonstram preocupação com custos, compartilhamento de dados comerciais e a necessidade de manter pessoas nas decisões críticas.

Por que importa: A previsão mais precisa da maturação pode ajudar produtores a organizar trabalhadores, ajustar irrigação e reduzir perdas, mas a tecnologia ainda depende de dados próprios e da avaliação humana antes de substituir decisões no campo.

Reportagem original apurada por BBC.

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