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Inteligência Artificial e Machine Learning: como a evolução dessas tecnologias pode auxiliar no problema da fome no mundo

publicado por Equipe da Redação

Figura - Inteligência Artificial e Machine Learning: como a evolução dessas tecnologias pode auxiliar no problema da fome no mundoA inteligência artificial está cada vez mais presente no nosso dia a dia. Estamos rodeados das mais diferentes tecnologias, resolvendo problemas por meio de robôs de atendimento. Nossa voz, face e digitais são facilmente reconhecidas por diferentes dispositivos.

A evolução das tecnologias, como machine learning, inteligência artificial (IA), big data, geolocalização e deep learning, chegaram para resolver praticamente tudo em nossas vidas. Inclusive um problema que atinge milhões de pessoas no mundo: a fome! Mas como? Por meio de soluções capazes de controlar o desperdício, acompanhar o crescimento de plantações e o desenvolvimento de pragas, bem como detectar sinais de escassez de alimentos no mundo.

De acordo com dados da Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura (FAO), agência que lidera esforços para a erradicação da fome e combate à pobreza, o desperdício de comida e a perda ao longo das cadeias produtivas de alimentos chegam a 1,3 bilhão de toneladas por ano. O volume representa 30% de toda a comida produzida anualmente no planeta. Segundo o IPEA (Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada), mais de meio milhão de pessoas vivem abaixo da linha da extrema pobreza, sem direito à alimentação. É impactante analisar estes números e pensar em tudo que vai para o lixo diariamente.

O que muita gente não imagina é que o desperdício começa na linha de produção. Ou seja, muitas vezes o produto nem chega ao consumidor por não estar esteticamente no formato padrão de comercialização. Pensando nesse problema, a americana Tomra Sorting Solutions passou a utilizar AI para detectar alimento útil, a fim de reduzir o desperdício. Um robô identifica como a comida pode ser melhor aproveitada, ao invés de simplesmente separar os alimentos em “bons” ou “ruins”.

No Brasil, o aplicativo Comida Invisível utiliza a tecnologia de geolocalização para diminuir a quantidade de alimentos desperdiçados. Ele conecta restaurantes, bares, hotéis, buffets e pequenos mercados a creches, ONGs e até pessoas físicas que precisam de comida. A empresa tem como objetivo dar um destino correto aos produtos que iriam para o lixo, além de conscientizar as pessoas quanto ao desperdício.

Outro exemplo de tecnologia no combate à fome é com o uso de big data e machine learning. O Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT), organização de pesquisa e desenvolvimento sem fins lucrativos dedicada a reduzir a pobreza e a fome, na Colômbia, lançou o sistema Nutrition Early Warning System, uma solução que espera resolver as causas da inanição, detectando sinais precoces de escassez de alimentos, como quebra de safra, secas e aumento dos preços dos alimentos. A partir dos dados colhidos, é possível processar grandes volumes de informações, de várias fontes, para detectar sinais precoces de alimentos escassez e alarmar as crises iminentes.

No entanto, quando falamos em desperdício de alimentos, devemos pensar também na saúde das produções. Entre 20% e 40% das perdas das colheitas são causadas por pragas, animais e ervas daninhas. A IA pode ajudar os agricultores a detectar rapidamente doenças e a elaborar o melhor plano de ação. A tecnologia de deep learning (aprendizado profundo), que tem aprimorado a capacidade dos computadores em classificar, reconhecer, detectar e descrever, pode analisar as plantações, com base no abastecimento de informações do robô a partir de imagens de alta qualidade.

Uma solução bastante interessante foi desenvolvida pela unidade de Agrobiologia da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), que criou o Guia InNat, um aplicativo que ajuda a identificar os insetos que destroem as lavouras. A ferramenta armazena fotos e pequenos textos, destacando as características dos insetos, do que se alimentam, além de informações sobre cada grupo de inimigos naturais e suas funções na natureza.

Graças às inovações em machine learning e inteligência artificial, estamos mais perto de encontrar uma resposta para a fome no mundo. Que os impactos da inteligência artificial ajudem cada vez mais a resolver os problemas da humanidade.

*Cassiano Maschio é Diretor Comercial da Inbenta, empresa que auxilia o relacionamento online das marcas com seus clientes

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