Em homenagem ao evento do SEAGRO (Simpósio de Estatística Aplicada à Experimentação Agronômica) que acontece entre os dias 20 e 24 de julho, vou comentar um caso bem sucedido da aplicação de métodos estatísticos na agricultura. Viaje comigo nessa história incrível!
É fato que a população mundial está crescendo rapidamente. No Brasil não é muito diferente. Basta fazer uma visita rápida ao site do IBGE.
A cada dia precisamos de mais comida, e os alimentos geneticamente modificados ainda “não pegaram”. Os orgânicos são muito caros, e não dão conta do recado. Por isso, é preciso pensar em outra saída.
Usar a estatística para tomada de decisões mais inteligentes com base em dados, e ainda por cima em tempo real, é a chave “secreta” para aumentar a eficiência na produção de culturas padrão. A revolução chegou na área da agricultura, pelo menos nos Estados Unidos. Estabeleceu-se uma nova era, e assim começa nossa diversão: “A incrível história da John Deere.”
Ela instalou vários “coletores de dados” nas fazendas dos agricultores (farmers) para construir o big data. Essas duas “palavrinhas”, que na verdade são uma só, deve ser levada muito a sério. Uma joia bruta que precisa ser lapidada para que o seu valor seja reconhecido.
Mas de forma resumida, temos a seguinte situação: Os coletores são responsáveis por armazenar e analisar dados em tempo real de todos os processos (preparação da terra, plantio, fertilização e colheita). Todo mundo abastece, compartilha e evolui. Centenas de profissionais da agricultura se beneficiam dessas informações. Esse processo de contribuição entre um grupo variado de pessoas é conhecido como “crowdsourcing“
As terras são “estratificadas” por similaridades ou dissimilaridades, e agrupadas. É nessa hora que devemos enxergar a importância das aulas de planejamento de experimentos e análise multivariada. Para quem ainda é estudante, prestem atenção nessas matérias.
Depois de separados todos os “estratos” (círculos verdes na foto), as análises no big data fornecem informações para as tomadas de decisões. Escolhas como, qual a densidade da semente, profundidade da terra, qual o tipo de fertilizante usado em cada produto. Parece improvável, mas já é possível determinar fatores de sucesso como esses.
A John Deere é um exemplo de uma empresa que “abraçou” o big data com muito entusiasmo. E que de forma inovadora está à frente de outras companhias. Ela está “revolucionando” tudo o que sabemos sobre agricultura. Utilizar o máximo de informações possíveis, em tempo real, foi a saída que a empresa encontrou para melhorar a produção e suprir a demanda mundial.
Agora já imaginou, de uma forma geral, se as empresas soubessem, em tempo real, o quê, como, quando e onde plantar de forma mais eficiente? Se o agronegócio no Brasil já é promissor e representa uma boa parte do PIB, o que poderia acontecer se tivéssemos um conhecimento como esse?
Dica: Para quem tiver interesse na área, a ESALQ (Escola Superior de Agricultura – USP) possui um Programa de Mestrado e Doutorado em Estatística e Experimentação Agronômica.
O leitor Guilherme Carrara Neto compartilhou uma informação que enriqueceu ainda mais o post: A UFLA – Universidade Federal de Lavras também possui mestrado (desde 1996) e doutorado (desde 2003) em Estatística e Experimentação Agropecuária, ambos com nota CAPES 4.
Fontes
Marr, Bernard. “From farming to big data: the amazing story of John Deere”. Data Science Central: the online resource for big data practitioners. Consultado em 18/07/2015. Disponível em http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/from-farming-to-big-data-the-amazing-story-of-john-deere
Material usado
Painel de controle da agricultura: http://bit.ly/2dQktYY
Campos de plantação: http://bit.ly/2dWAvxw
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