Teknologin omformar världen och jordbrukssektorn är inget undantag. Artificial intelligens (AI) och prediktiv analys är i framkanten av denna transformation, och tillhandahållerinsiktervärdefulla som möjliggör en mer effektiv och hållbar förvaltning. E-handeln blir allt viktigare för den brasilianska jordbrukssektorn. Det möjliggör en till försäljnings- och relationskanal mellan kedjans deltagare. Samtidigt underlättar e-handeln insamling och analys av data, vilket kan förbättra noggrannheten i efterfrågeprognosen.
Brasilien är i framkanten av forskning och utveckling av teknologi. Vi är mitt i övergången från Jordbruk 4.0, som fokuserar på maskiner och teknologiska lösningar, till Jordbruk 5.0. Den här nya fasen inkluderar robotik,maskininlärningoch AI till jordbrukssystemen, med fokus på produktivitet och hållbarhet.
Prediktiv analys
AI, med sin förmåga att bearbeta och analysera stora mängder data, används för att identifiera mönster och samband som tidigare var svåra att upptäcka. Det här är särskilt användbart inom jordbruket, där faktorer som klimat, jord och odlingsmetoder kan ha en betydande inverkan på produktionen. Som ett underområde inom AI använder prediktiv analys historiska data och maskininlärningsalgoritmer för att förutse framtida efterfrågan och optimera produktion och distribution.
Agtechs
Enligt Embrapa (Brasilianska företaget för jordbruksforskning) driver mer än 2 000 brasilianska agtechs (startups inriktade på jordbruket) sektorn med hjälp av IoT (Internet of Things) och AI. Dessutom förväntas investeringarna i AI på den globala jordbruksmarknaden, enligt Statista, växa till cirka 4,7 miljarder US-dollar fram till 2028. Det är en lovande omvandling för sektorn.
Utmaningar
Den framgångsrika implementeringen av teknologier inom jordbruket står inför vissa utmaningar relaterade till insamling och analys av stora datamängder, samt behovet av att utveckla lämpliga maskininlärningsalgoritmer och säkerställa dataskydd.
Ändå bör de formaa utvecklingen av jordbrukssektorn, hjälpa företagen inte bara med efterfrågeprognoser utan också med att optimera försörjningskedjan och förbättra den operativa effektiviteten. Dessutom kan de hjälpa till att främja hållbarhet genom att minska avfall och förbättra säkerheten och kvaliteten på maten.
