Senar aborda transformação digital na agricultura

Profissionais da entidade e da Universidade Federal de Viçosa falaram sobre uso da tecnologia no campo

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Senar aborda transformação digital na agricultura
13deAbrilde2022ás13:55

O Serviço Nacional de Aprendizagem Rural (Senar) promoveu, ontem, a live “Como a transformação digital está impactando na agricultura”.

Os participantes da Universidade Federal de Viçosa (UFV) e da entidade analisaram a difusão de novas tecnologias e os impactos gerados no setor agropecuário, como aumento da produtividade, melhoria da gestão e a redução no uso de insumos.

Eles conversaram sobre temas como Big Data, Internet das Coisas (IOT), business intelligence, realidade virtual e revolução 4.0, entre outros.

O encontro foi moderado pelo assessor técnico do Senar, Rafael Diego Costa, e teve como debatedores o engenheiro agrônomo e professor de Agronomia da UFV, Aluízio Borém, e o engenheiro agrícola e ambiental e professor da UFV, Sárvio Valente.

“Muitas pessoas ainda acreditam que são conceitos distantes, mas a transformação digital acontece nesse exato momento. O uso de tecnologias já é uma realidade no campo e contribui para o agro brasileiro ser destaque no mundo”, afirmou Rafael Diego Costa.

Aluízio Borém abordou o avanço da agricultura digital no Brasil, como a automação pode ajudar o produtor rural a ser mais eficiente e o papel dos robôs nesse processo, além das aplicações da IOT no campo. Outros pontos debatidos foram a necessidade de mão de obra qualificada e como ficarão os empregos com a automação das máquinas agrícolas.

“A agricultura digital trará mais benefícios do que hoje conseguimos ver. Daqui a alguns anos, perceberemos, de forma clara, esses benefícios, quer sejam econômicos, ambientais e para o consumidor, que terá alimentos com preços menores e mais saudáveis no prato”, disse.

Sárvio Valente discorreu sobre as diferenças entre a agricultura de precisão e a digital. O engenheiro agrícola e ambiental analisou o crescimento das startups do campo, o uso da inteligência artificial para reduzir os custos com insumos e o conceito de machine learning, ou seja, o processamento de computadores com informação coletada no campo.

“A ideia é utilizarmos, cada vez mais, dados das máquinas, sensores de clima, imagens de satélites e drones para chegarmos a um mapa de variabilidade da lucratividade, com aumento da rentabilidade e do controle dos custos na atividade”, explicou.

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