Big Data Transforma a Agricultura Desta Maneira

Às vezes, só podemos descobrir as mudanças que ocorreram olhando para o passado. No entanto, hoje já podemos ver claramente as inovações e mudanças que ocorrem no campo agrícola.

Para obter mais alimentos, a produção agrícola precisa de mais novos produtos, novos métodos e novas tecnologias para fornecer suporte. Para proteger a terra, precisamos reduzir o uso de produtos químicos e economizar recursos hídricos. Os agricultores esperam aumentar a produtividade por unidade de área, economizar custos e obter melhores retornos. Os consumidores precisam de alimentos mais seguros e saudáveis.

Big data está trazendo mudanças para essas necessidades

Em primeiro lugar, é para atender às necessidades de processamento de dados massivos gerados a partir de tecnologia genética, gestão de recursos hídricos, fertilizantes, clima, solo, máquinas agrícolas para proteção de plantas, e fornecer novos métodos para adquirir e usar dados para produção agrícola e genética de culturas. No campo da análise e processamento de dados, a cadeia industrial está mudando de grandes empresas para pequenas empresas e fazendas, e, claro, grandes empresas também continuam inovando.

A mudança requer grandes ideias, novos modelos de negócios e pessoas ousadas e inovadoras. A indústria de big data dará origem a um lote de empresas independentes com base nisso, e essas empresas trarão novos conceitos, métodos e práticas. As empresas agrícolas na cadeia de suprimentos tradicional devem se adaptar a essa mudança se quiserem acompanhar os tempos.

Acho que o big data pode ser aplicado a quatro aspectos da cadeia de produção agrícola.

• P&D de novas sementes Use novos produtos e novos métodos, como novo sequenciamento de genes e mapas cromossômicos, para descobrir e criar novos genes de plantas mais rapidamente.
• Agricultura de precisão Embora big data e agricultura de precisão às vezes sejam confundidos, eles não são a mesma coisa. Big data usa dados obtidos da agricultura de precisão em diferentes fazendas para tomar decisões, e a agricultura de precisão realiza operações agrícolas com base nos resultados da análise de big data e instruções de decisão.
• Rastreabilidade de alimentos Use sensores e tomada de decisão analítica para prevenir a deterioração de alimentos e doenças transmitidas por alimentos.
• Impacto na cadeia de suprimentos A tecnologia da informação trará grandes mudanças para as duas cadeias de suprimentos de produtos e meios de produção agrícola.

Big data acelera o melhoramento de culturas

Métodos tradicionais de melhoramento para obter uma boa variedade de cultura requerem muito trabalho, muito dinheiro e nada menos que dez anos. Big data acelerará o processo de melhoramento de culturas. A tecnologia genética trouxe o desenvolvimento explosivo da informação biológica: primeiro, porque um grande número de organismos modelo precisa de sequenciamento genético e, segundo, devido à promoção e aplicação de tecnologias de alto rendimento e totalmente automatizadas, o sequenciamento genético tornou-se mais conveniente.

Agora, um grande número de etapas de teste pode ser concluído na nuvem. Testes biológicos que antes precisavam ser realizados em estufas e campos agora podem ser analisados, planejados e hipotetizados em chips. Agora, apenas através de triagem preliminar, sementes com bom potencial passarão por testes de plantio. Eu vi essa mudança gratificante, e não preciso mais usar botas para ir à estação de melhoramento, e a maior parte do trabalho é concluída no laboratório com antecedência. A nova tecnologia não é apenas barata e rápida, mas também pode fazer mais coisas.

A engenharia genética tradicional criou variedades resistentes à seca, resistentes a insetos e resistentes a herbicidas, e novas tecnologias trarão mais novas variedades de culturas com excelente qualidade, econômicas e ecológicas. Cenouras com alto teor de cálcio, tomates antioxidantes, nozes sem alergia, laranjas antibacterianas, trigo economizador de água e mandioca rica em nutrientes são as principais direções de pesquisa e desenvolvimento no futuro.

No futuro, usando análise de big data, a produção de campo se tornará mais rápida e conveniente. Pequenos laboratórios com poucos recursos desempenharão um papel cada vez mais importante. Através do compartilhamento de bancos de dados, mais startups nascerão nos campos da genômica vegetal e biologia em nuvem.

Aqui estão algumas startups no campo da genômica vegetal:

• Caribou Biosciences: Empresa de genes CRISPR-Cas (recebeu US$ 44,6 milhões em investimento).
• Benson Hill Biosystems: Biotecnologia vegetal, análise de big data e plataforma de serviço em nuvem (recebeu US$ 8,05 milhões em investimento).
• Intrexon: Obtenção de excelentes características de plantas através de novas tecnologias.
• Cibus: Usando tecnologia genética para desenvolver novas culturas resistentes a herbicidas.
• Arcadia Biosciences: Usando triagem avançada, métodos de melhoramento e biotecnologia para rastrear novas variedades de culturas.
• Precision Biosciences: Empresa de tecnologia genética, construiu uma equipe de P&D agrícola (recebeu US$ 25,65 milhões em investimento).
• DuPont/Dow, Syngenta, Monsanto, Bayer, BASF estão ativamente planejando este campo através de cultivo interno e fusões e aquisições.

Produção agrícola orientada por dados, melhores resultados

A produção agrícola é extremamente complexa: atividades biológicas, meteorológicas e humanas interagem. Nos últimos anos, os produtores começaram a tentar adotar a tecnologia de agricultura de precisão. Usando GPS e tecnologias de suporte, os produtores podem rastrear rendimentos, manipular equipamentos, monitorar as condições do campo e gerenciar com precisão os insumos agrícolas, melhorando muito a eficiência da produção. Equipamentos de agricultura de precisão coletaram uma grande quantidade de dados e, sem análise assistida por software, os humanos não podem mais analisar e usar esses dados. A inteligência artificial baseada em aprendizado de máquina está se tornando mais inteligente na interação com dados, equipamentos e humanos. Através do aprendizado de máquina, eles podem fornecer referência precisa de decisão agrícola para fazendas.

Empresas de big data podem testar características genéticas de culturas, insumos e condições ambientais em diferentes fazendas, solos e condições climáticas. Eles podem conduzir testes reais de parcelas de campo em dezenas de milhões de acres de terra para obter dados experimentais. Esses dados ajudam os agricultores a desenvolver planos de plantio para sementes específicas em campos específicos e condições climáticas específicas. Para fornecedores de proteção de culturas, isso significa que, para parcelas específicas, eles podem fornecer produtos agroquímicos personalizados e soluções de culturas.

Informação é poder

Essa transparência trazida pelo big data pode quebrar a cadeia de suprimentos agrícola tradicional e causar ressentimento de muitos varejistas, revendedores e produtores de empresas de sementes e agroquímicos. A informação impulsiona a renda dos produtores, reduzindo a entrada de produtos agrícolas. Os produtores usam métodos muito precisos para investir muito poucos insumos químicos, mas podem obter melhores benefícios do que usar produtos de marca em todo o campo. De acordo com as estatísticas, esquemas de fertilização de precisão podem reduzir o uso de insumos em cerca de 30-40%, o que comprimirá ainda mais o espaço de lucro das grandes empresas agroquímicas e levará a uma maior integração da cadeia de suprimentos de materiais agrícolas.

Apesar dos baixos preços dos produtos agrícolas e dos benefícios agrícolas insatisfatórios, a taxa de uso de novas tecnologias agrícolas está aumentando constantemente. Um relatório de pesquisa de mercado de Robert Hill de Caledonia mostra: Entre 2013 e 2019, os produtores dobrarão o uso de novas tecnologias. 51% dos entrevistados disseram estar muito interessados em tecnologias relacionadas aos seus interesses vitais.

Muitas novas empresas tomam a coleta, agregação e análise de dados de diferentes fazendas como seu principal negócio. Seu objetivo é fornecer serviços personalizados para diferentes culturas em diferentes fazendas, coletando dados de clima, solo, cultura e renda da fazenda. Dados coletados de fazendas ajudam as empresas de dados a melhorar seus modelos e fornecer melhores serviços. Com base em dados, essas empresas ajustam constantemente os produtos para atender às diferentes necessidades dos clientes.

Aqui estão algumas empresas típicas neste campo:

• Farmers Business Network: Empresa de serviços de tecnologia da informação agrícola, ajudando os agricultores a desenvolver as melhores estratégias de plantio e obter os melhores retornos (recebeu US$ 24 milhões em investimento).
• 100M in venture funding to be acquired by Monsanto in 2013 for $1bn). (Nota: Parece haver um erro no texto original aqui, provavelmente referindo-se à The Climate Corporation adquirida pela Monsanto).
• Granular: Plataforma de serviço que fornece dados visuais e referência de decisão para agricultores (recebeu US$ 50 milhões em investimento).
• Conservis: Plataforma de serviço baseada em nuvem, fornecendo serviços de rastreamento de informações e análise de dados para agricultores (recebeu US$ 126,5 milhões em investimento).
• Trimble: Fornecendo soluções de posicionamento para topografia, construção, agricultura e segurança pública.
• Farmers Edge: Plataforma de serviço de software e hardware. Fornecendo coleta, análise e agregação de dados, etc. (recebeu US$ 4,42 milhões em investimento).
• Iteris: Fornecendo informações como clima, água, solo e status de crescimento das culturas para os agricultores, chamando APIs ou APPs.
• John Deere, Bayer, BASF, DuPont, etc. também estão criando suas próprias plataformas de serviço de dados por meio de autoconstrução ou aquisição.

Rastreabilidade de Alimentos

Rastrear o processo de circulação de alimentos da fazenda ao consumidor, prevenir e controlar doenças, reduzir o desperdício e aumentar a renda. Com o crescimento da cadeia de suprimentos, a rastreabilidade de produtos agrícolas torna-se cada vez mais importante. Big data está sendo amplamente utilizado em armazéns de produtos frescos e elos de transporte da cadeia de frio. Produtores e transportadores usam sensores, scanners e software de análise para monitorar e analisar dados na cadeia de suprimentos de alimentos. Sensores de temperatura e umidade com funções de posicionamento GPS monitoram os parâmetros ambientais dos elos de armazenamento e transporte e fornecem alerta precoce oportuno de condições anormais.

Impacto na Cadeia de Suprimentos

As maiores empresas agroquímicas estão enfrentando desafios trazidos por novas tecnologias, como big data. Essas novas tecnologias ajudam os agricultores a resolver os problemas de o que plantar, como plantar e como plantar, e ajudam os agricultores a obter o máximo de benefícios com o mínimo de insumos. No passado, a inovação tecnológica concentrava-se em grandes empresas com força de P&D. Agora, pequenas empresas também começaram a subir ao palco da inovação tecnológica, especialmente em tecnologia genética e melhoramento genético.

Grandes empresas agroquímicas tradicionais podem não ser necessariamente capazes de fornecer aos agricultores os melhores meios de produção e serviços agrícolas. A inovação ajuda novas empresas a criar mais possibilidades. Primeiro, porque os agricultores querem que a privacidade de seus dados seja bem protegida, eles não gostam de grandes empresas que lhes fornecem meios de produção para controlar esses dados. Dados de genes de culturas são os mesmos. Mesmo que empresas de sementes independentes estejam dispostas a contribuir com seus próprios dados para bancos de dados públicos, isso não significa que elas queiram que esses dados sejam usados por gigantes. A segunda razão é que todos querem ver visões objetivas e justas e fluxo bidirecional de informações. Mesmo que grandes empresas possam desenvolver as melhores plataformas de dados, é difícil fornecer informações objetivas e justas.

Existem muitos exemplos mostrando que grandes empresas não conseguem se adaptar bem às mudanças trazidas por novas tecnologias. A aplicação de novas tecnologias requer culturas, estilos de trabalho e padrões de comportamento completamente diferentes. Anteriormente, grandes empresas agrícolas podiam usar tecnologias pesadas e grandes motores de P&D para estudar características genéticas. Agora, usando tecnologia genética e biotecnologia em nuvem, pequenas empresas também podem realizar trabalhos relacionados usando poucos equipamentos. Outro exemplo é que a cadeia de suprimentos tradicional também sofrerá mudanças. No processo de circulação existente, fabricantes, distribuidores e varejistas causaram confusão de preços e canais opacos. Assim como o Google mudou muitas indústrias e Uber e Lyft mudaram a maneira como os humanos viajam, o big data também mudará a circulação de meios de produção agrícola.

Grandes empresas iniciaram uma nova rodada de integração. Por exemplo, o Sinochem Group pretende adquirir a Syngenta por US$ 43 bilhões. Dow e DuPont se fundiram por US$ 130 bilhões, e também pode haver uma fusão entre Bayer e Monsanto.

Resumo

O relatório de análise de investimento da AgFunder mostra que em 2015, houve mais de 500 eventos de investimento e financiamento nos campos agrícola e alimentício, envolvendo um valor de US$ 4,6 bilhões. Startups estão realizando muitos desenvolvimentos inovadores nos campos de alimentos, energia e meio ambiente. O empreendedorismo de big data agrícola ainda está em seus estágios iniciais, e muitos campos ainda não foram envolvidos por ninguém. No entanto, o empreendedorismo de big data entrou na via rápida, e os empreendedores dedicados a usar a inovação para mudar os modelos tradicionais podem obter bons retornos. Espero que os maiores beneficiários desta revolução sejam os inovadores, o ambiente ecológico, os agricultores e os consumidores. Este é o melhor momento para o empreendedorismo agrícola.

Publicado em: 9 de jul de 2024 · Modificado em: 12 de dez de 2025