Die tegnologie is besig om die wêreld te herontwerp en die landbousektor is geen uitsondering nie. Intelligensie kunstmatige intelligensie (KI) en voorspellende analise is voorhoede van hierdie transformasie, wat voorsienings biedinsigtewertvol dat 'n meer doeltreffende en volhoubare bestuur moontlik maak. Die e-handel word al hoe meer 'n belangrike komponent van die Brasiliëse landbou. Dit maak nog 'n verkoops- en verhoudingskanaal moontlik tussen die deelnemers in die ketting. Tegelyk helpdesk, die elektroniese handel vergemaklik die versameling en analise van data, wat die voorspellingsnauwkeurigheid van vraag kan verbeter.
Brasilië is voorpunt van navorsing en ontwikkeling van tegnologieë. Ons is besig om die oorgang van Landbou 4.0, wat fokus op masjiene en tegnologiese oplossings, na Landbou 5.0 te maak. Hierdie nuwe fase sluit robotika in,masjienleeren IA na stelsels van landbouproduksie, met fokus op produktiwiteit en volhoubaarheid.
Voorspellende analise
AI, met die vermoë om groot hoeveelhede data te verwerk en te analiseer, word gebruik om patrone en verhoudings te identifiseer wat voorheen moeilik was om op te spoor. Dit is veral nuttig in die landbou, waar faktore soos klimaat, grond en boerderypraktyke 'n beduidende invloed op die produksie kan hê. As subveld van KI gebruik voorspellende analise historiese data en masjienleer-algoritmes, wat voorsiening maak vir toekomstige vraag en die optimalisering van produksie en verspreiding.
Agtechs
Volgens Embrapa (Braziliaanse Landbou- en Veeteeltnavorsingsmaatskappy) is meer as 2.000 Braziliaanse agtechs (startups toegewyd aan die landbousektor) besig om die sektor te dryf met IoT (Internet van Dinge) en KI-instrumente. Daarbenewens word die belegging in KI in die wêreldwye landboumark volgens Statista na verwagting tot ongeveer US$ 4,7 miljard teen 2028 groei. Dit is 'n belowende transformasie vir die sektor.
Uitdagings
Die suksesvolle implementering van tegnologieë in die landboubesigheid staan voor sommige uitdagings, insluitend die versameling en ontleding van groot hoeveelhede data, asook die ontwikkeling van geskikte masjienleeralgoritmes en die waarborg van datasekuriteit.
Tog nog, hulle moet die ontwikkeling van die landbousektor vorm, deur ondernemings nie net te help met vraagvoorspelling nie, maar ook met die optimalisering van die voorsieningsketting en die verbetering van operasionele doeltreffendheid. Daarbenewens kan hulle help om volhoubaarheid te bevorder deur afval te verminder en die veiligheid en kwaliteit van voedsel te verbeter.
