De technologie hervormt de wereld en de agrarische sector is geen uitzondering. Kunstmatige intelligentie (AI) en voorspellende analyse staan vooraan in deze transformatie, biedeninzichtenwaardevol die een efficiënter en duurzamer beheer mogelijk maken. De e-commerce wordt steeds belangrijker in de Braziliaanse landbouw. Het opent een extra verkoop- en relatiekanaal tussen de deelnemers in de keten. Tegelijkertijd vergemakkelijkt e-commerce het verzamelen en analyseren van gegevens, wat de nauwkeurigheid van de vraagvoorspelling kan verbeteren.
Brazilië loopt voorop in onderzoek en ontwikkeling van technologieën. We bevinden ons in de overgang van Landbouw 4.0, die zich richt op machines en technologische oplossingen, naar Landbouw 5.0. Deze nieuwe fase omvat robotica,machinaal lerenen AI voor landbouwproductiesystemen, met de focus op productiviteit en duurzaamheid.
voorspellende analyse
AI, met haar vermogen om grote hoeveelheden gegevens te verwerken en te analyseren, wordt gebruikt om patronen en relaties te identificeren die voorheen moeilijk te detecteren waren. Dit is vooral handig in de landbouw, waar factoren zoals klimaat, bodem en teeltpraktijken een aanzienlijke invloed kunnen hebben op de productie. Als onderveld van AI gebruikt voorspellende analyse historische gegevens en machine learning-algoritmen, waardoor het mogelijk is om de toekomstige vraag te voorspellen en de productie en distributie te optimaliseren.
Agtechs
Volgens Embrapa (Braziliaanse Landbouwonderzoeksorganisatie) stimuleren meer dan 2.000 Braziliaanse agtechs (startups gericht op de agrarische sector) de sector met tools voor IoT (Internet of Things) en AI. Bovendien zal de investering in AI op de wereldwijde landbouwmarkt volgens Statista naar verwachting groeien tot ongeveer 4,7 miljard US dollar tegen 2028. Het is een veelbelovende transformatie voor de sector.
Uitdagingen
De succesvolle implementatie van technologieën in de agrarische sector staat voor enkele uitdagingen met betrekking tot het verzamelen en analyseren van grote hoeveelheden gegevens, evenals de noodzaak om geschikte machine learning-algoritmen te ontwikkelen en de gegevensbeveiliging te waarborgen.
Toch moeten zij de evolutie van de agrarische sector vormgeven, door bedrijven niet alleen te helpen bij de vraagvoorspelling, maar ook bij het optimaliseren van de toeleveringsketen en het verbeteren van de operationele efficiëntie. Bovendien kunnen ze helpen bij het bevorderen van duurzaamheid, het verminderen van verspilling en het verbeteren van de veiligheid en kwaliteit van voedsel.
