A inteligência artificial tem um papel fundamental na agricultura contemporânea. Aquele suculento tomate na sua salada ou o grão perfeito de arroz no seu prato é o resultado de uma combinação fascinante de tradição agrícola e tecnologia.
A agricultura sempre foi uma ciência complexa, repleta de variáveis. Qualquer pessoa que tenha tentado cultivar um jardinzinho em casa sabe das nuances envolvidas – clima, tipo de solo, quantidade de água, entre outras coisas. Agora imagine a complexidade quando estamos falando da agricultura em vastos campos. Para lidar com isso é que a inteligência artificial entra no jogo.
Recentemente, um estudo no estado de Telangana, na Índia, apresentou um modelo inovador de machine learning, que não só considera as variáveis climáticas, mas também detalhes específicos do solo, como pH, textura e níveis de nutrientes.
Uma combinação de dois modelos de inteligência artificial foram utilizados: O LSTM RNN e o “Random Forest Classifier”. Funciona assim:
O LSTM é como um “profeta do clima”, usando dados meteorológicos antigos para prever o tempo, pois as condições de um dia geralmente são influenciadas pelos dias anteriores. Algumas camadas deste modelo se alimentam das saídas das camadas posteriores, tornando-o ideal para as previsões, já que o clima depende tanto de condições passadas.
Já o “Random Forest Classifier” funciona como um conselho de especialistas para escolher culturas, reunindo várias “opiniões” (árvores de decisão) para dar uma sugestão. No entanto, por ter tantas “opiniões”, às vezes é difícil entender por que ele tomou uma decisão ou qual informação teve mais peso, mas ainda assim, ele é muito bom em classificar coisas, sendo crucial para recomendar cultivos.
O modelo proposto para a agricultura mescla esses dois sistemas – o “profeta do clima” e o “conselho de especialistas” – para sugerir o cultivo ideal para um terreno e época, considerando tanto o clima quanto as características do solo.
A combinação de inteligência artificial utilizada
Vamos explicar os modelos em separado:
1. O modelo LSTM
O chamado LSTM, “Long Short-Term Memory” (Memória de Curto e Longo Prazo, em tradução livre), é uma arquitetura específica de redes neurais recorrentes (RNNs).
As RNNs são projetadas para reconhecer padrões sequenciais em conjuntos de dados, tornando-as ideais para tarefas como tradução de linguagem, previsão de séries temporais e, no caso da agricultura, selecionar culturas com base nas condições climáticas e parâmetros do solo.
- Por que usar o machine learning do tipo LSTM?
A natureza das RNNs permite que elas mantenham uma espécie de “memória” dos dados de entrada, mas as RNNs tradicionais enfrentam desafios ao tentar “lembrar” informações de longo prazo devido a problemas como o desaparecimento do gradiente.
O “gradiente” é uma medida da mudança de uma função, e em redes neurais, refere-se à direção e magnitude para atualizar os pesos visando minimizar o erro. O problema do “desaparecimento do gradiente” ocorre em redes neurais profundas quando esses gradientes se tornam excessivamente pequenos, dificultando a atualização eficaz dos pesos durante o treinamento.
O LSTM foi projetado para superar esse desafio, sendo capaz de lembrar informações por períodos mais longos de tempo, daí o nome “Long Short-Term Memory”.
- Como funciona o modelo LSTM?
O LSTM é composto por uma estrutura de “portas” que controlam o fluxo de informações. O modelo utilizado nesse estudo relacionado à agricultura possui três portas:
- Porta de Entrada (I): Decide quanta informação do novo input deve ser armazenada na célula de memória.
- Porta de Saída (O): Baseada na informação da célula de memória, decide o que será a saída.
- Porta de Esquecimento (F): Decide qual informação manter e qual descartar.
De um jeito simples, ao fazer previsões, a rede não só considera o input atual, mas também a “história” anterior de inputs, por ser uma arquitetura de redes neurais recorrentes projetada para lembrar sequências de informações por longos períodos, tornando-a uma ferramenta poderosa para tarefas que envolvem dados sequenciais.
2. O modelo Random Forest Classifier
O Random Forest Classifier é um algoritmo de aprendizado de máquina que opera através da técnica de “ensemble learning“, ou seja, combina os resultados de várias árvores de decisão para fazer uma previsão final.
- Por que utilizar o modelo Random Forest Classifier?
O poder deste algoritmo reside em sua capacidade de considerar muitos cenários diferentes ao combinar o conhecimento extraído de cada árvore individual, resultando em previsões robustas e precisas.
No contexto do estudo mencionado sobre a agricultura, o Random Forest Classifier foi utilizado para determinar a melhor cultura para um terreno e estação específicos, levando em consideração múltiplos parâmetros de clima e solo.
- Como o Random Forest Classifier funciona?
Bootstrap Aggregating (Bagging): Amostras aleatórias dos dados são selecionadas com reposição para treinar cada árvore individual.
Seleção Aleatória de Características: Em cada divisão da árvore, um subconjunto aleatório de recursos é considerado para a melhor divisão.
Construção de Múltiplas Árvores de Decisão: Várias árvores são construídas até sua máxima profundidade usando os conjuntos bootstrapped e a seleção aleatória de características.
Agregação: Para classificação dos dados, a classe com a maioria dos votos das árvores é escolhida; para regressão, é usada a média das previsões das árvores.
Importância de Características: O algoritmo avalia a relevância de cada característica baseado no impacto na precisão das previsões.
Dados importantes para a agricultura com a combinação desses dois modelos:
- Utilizando a técnica LSTM RNN, o modelo conseguiu prever as condições climáticas com uma taxa de precisão de 96,7%, superando muitos modelos convencionais.
- Posteriormente, com essas informações climáticas em mãos, o modelo empregou o Random Forest Classifier para determinar a cultura ideal. Esse passo alcançou uma notável precisão de 98,2%.
Esses dados representam uma revolução no mundo da agricultura, se considerando o potencial de produção e a economia de recursos em decorrência de previsões tão precisas.
O destaque desse modelo é a sua adaptabilidade, o que vai além de onde o estudo foi realizado, em Telangana. Com ajustes adequados, ele pode ser aplicado em diversas regiões do mundo, tornando essa combinação uma ferramenta universal para otimizar a agricultura.
Desafios a serem superados para otimizar a agricultura
Como toda inovação, é o início e o modelo precisa evoluir para tornar a agricultura ainda mais eficiente. Embora o LSTM seja eficaz em muitos cenários, tem um alcance limitado, analisando os dados dentro de uma janela temporal específica, o que pode excluir informações vitais fora desse período. O número de entradas fica restrito ao fazer previsões, e qualquer dado fora dessa “janela de contexto” é completamente ignorado.
Para driblar essa limitação, os pesquisadores sugerem expandir a LSTM, acrescentando mais células, ou adotar modelos baseados em atenção, que têm a capacidade de focar nas informações mais relevantes de um conjunto de dados.
Falando do Random Forest Classifier, é uma técnica que consome uma quantidade significativa de recursos computacionais e tempo, pois constrói uma série de árvores de decisão para combinar seus resultados. Um ponto de atenção aqui é que, por ser um conjunto de árvores de decisão, ele perde em interpretabilidade. Ou seja, é desafiador determinar a relevância exata de cada variável no processo de tomada de decisão.
Mas as limitações não paralisam os avanços, pelo contrário, elas apontam caminhos futuros para as pesquisas na agricultura. Por exemplo, a eficiência do modelo pode ser ampliada, incorporando sensores que coletam, em tempo real, informações mais precisas sobre condições climáticas e parâmetros do solo. E, pensando no solo, considerar parâmetros adicionais, como a presença e o grau de nutrientes, e a temperatura, pode enriquecer ainda mais as análises, tornando os resultados ainda mais acurados.
O potencial da inteligência artificial para a agricultura é enorme. Oferecendo a possibilidade de um planejamento mais preciso, podemos esperar colheitas mais produtivas, uma redução significativa no desperdício de recursos e uma abordagem mais sustentável da agricultura em geral.
A combinação de ciência, tecnologia e natureza pode apresentar inúmeras possibilidades para alavancar a agricultura e também pode ser opção para problemas de cultivo de alimentos pelo mundo todo.
Fonte: Artigo completo Nature
