Drones, robôs, inteligência artificial, monitoramento remoto com sensores e imagens, são tantos termos novos, tantas ferramentas disponíveis para facilitar, automatizar e amplificar o diagnóstico que caímos numa gigantesca onda de dados, que chamamos de: BIG DATA.

E essa, que seria a solução, acaba se tornando nossa nova dor de cabeça: como analisar, interpretar e chegar a uma conclusão com um volume enorme de dados. Será que essa é a solução para o diagnóstico no futuro?

Será que o sensoriamento remoto (por drones ou satélites), ou sensores em geral, realmente pode substituir uma análise de solo ou uma análise nutricional (foliar)?

Se fossemos fazer uma analogia com a medicina, é como se medíssemos a febre e já chegássemos ao diagnóstico da doença. Sabemos que você está doente quando está febril, e o termômetro mede isso, mas o que está causando essa febre? Vamos precisar de um exame de sangue para começar a explorar: será uma inflamação? Uma infecção? Um vírus? Uma bactéria?

Não podemos renegar uma tecnologia em detrimento de outra. Uma metodologia não vai substituir a outra! É preciso unir as medições indiretas (sensores, imagens, estatísticas, etc.) – que buscam estimar, predizer atributos do solo ou das plantas – com as medições diretas (análises químicas, físicas, etc.), que quantificam os atributos do solo e os nutrientes das plantas. De maneira geral, as medições indiretas fornecem dados da área em maior resolução (maior quantidade), mas sua própria natureza indireta faz com que sua qualidade (exatidão) seja menor. Em contrapartida, as medições diretas são mais precisas em mostrar a realidade, porém dependem de amostragem e fornecem uma visão em mais baixa resolução (menor quantidade). Então é preciso conhecer as limitações e oportunidades de cada técnica, cada ferramenta, e usá-las em conjunto: Este é o verdadeiro desafio do diagnóstico agronômico no futuro!

Certamente você já ouviu alguma vez (ou várias) o Dr. Roberto Fioretto dizer que “só o que é medido pode ser melhorado” e da importância da metodologia de coleta de amostras para diagnósticos e recomendações de qualidade.

A Laborsolo é uma “indústria de medidas diretas”, mas também usuária de medidas “indiretas” no seu segmento de serviços de amostragem e monitoramento, utilizando-as como sinalizadoras de problemas e, portanto, orientadoras de coletas para medições diretas (análises).

Ao longo dos últimos 10 anos, temos focado nosso trabalho em encontrar o mix ideal entre as medidas diretas e as indiretas (qualitativas e quantitativas), além de desenvolver algoritmos utilizando das próprias medidas diretas. Hoje nós temos:

1. O SAI (Sistema de Amostragem Inteligente), que é um sistema de detecção da variabilidade do solo e mapeamento de Zonas de Manejo e Pontos Inteligentes de diagnóstico, com uso de sensoriamento remoto, amostragem georreferenciada e clusterização multivariada.
2. O IQS (Índice da Qualidade do Solo), que é um sistema de pontuação e classificação do solo com base em 40 atributos químicos e físicos da fertilidade do solo em 3 ou mais profundidades, com 14 classificações possíveis.
3. O SUGFOL, que é aplicativo web de interpretação da análise foliar e recomendação de adubação e suplementação construído com um banco de dados com milhares amostras, com centenas de condicionais de interpretação e mais de 1.200 diagnósticos possíveis.

É inegável que toda essa evolução da agricultura digital vem para melhorar a gestão da agricultura, mas tudo isso tem que ser feito com o pé no chão. Não podemos nos esquecer do básico. Pelo contrário, precisamos nos capacitar cada vez mais. Da mesma forma que as tecnologias embarcadas nos maquinários criaram uma forte demanda por operadores qualificados, as tecnologias digitais também estão criando uma demanda por técnicos qualificados. A inteligência artificial não vem para substituir a inteligência humana, mas para agilizá-la, complementá-la.

O futuro é digital, mas a expertise humana sempre estará no comando.

O presente artigo é de autoria do Eng. Agronomo Me.  Conrado C. Fioretto e é derivado de sua palestra "Quantidade vs. Qualidade de dados na agricultura: os desafios do diagnóstico na era do Big Data" apresentada na Arena AgroFuturo no AgroBit Brasil realizado em Londrina nos dias 20 e 21 de Novembro de 2018.