Com uma visão de economia circular, a Inteligência Artificial pode revolucionar a maneira como os alimentos são cultivados, projetados, adquiridos e degustados.
A economia global é impulsionada por um modelo “pegue, faça e descarte”, que depende da extração e do consumo de grandes quantidades de materiais finitos e combustíveis fósseis. Esse pensamento linear gerou prosperidade sem precedentes nos últimos 200 anos – mas também prejudicou nosso meio ambiente. Por exemplo, cada US$ 1 gasto em produção de alimentos significa US$ 2 em custos econômicos, sociais e ambientais. Dada a pressão sobre solos já gravemente esgotados para fornecer alimentos para uma população global em constante crescimento e o fato de que cerca de um terço dos alimentos produzidos nem chega a ser consumido, a inovação em nosso sistema agrícola industrial é imprescindível.
A inteligência artificial (IA), grupo de tecnologias que realiza funções cognitivas semelhantes às humanas, como raciocínio e aprendizado, tem o potencial de ajudar a remodelar o sistema alimentar do mundo. Um relatório recente da Fundação Ellen MacArthur e do Google, com pesquisa e apoio analítico da McKinsey [Artificial intelligence and the circular economy: AI as a tool to accelerate the transition], descobriu que a IA pode criar – em vez de extrair – valor e até mesmo proteger e regenerar sistemas biológicos.
O relatório identificou três áreas em que a IA pode ter o maior impacto na transição para um sistema alimentar circular: suprir alimentos cultivados de forma regenerativa e localizada (quando fizer sentido), evitar o desperdício de alimentos e projetar e comercializar produtos mais saudáveis.
A IA é um dos grandes desenvolvimentos tecnológicos do nosso tempo, e usar seu poder para fazer a transição da economia alimentar de um modelo linear para um modelo circular é, em grande parte, uma oportunidade inexplorada.
Atualmente, a maioria das culturas é cultivada de uma forma que retira mais dos sistemas naturais do que retorna, deixando esgotados os cursos de água poluídos e os solos e a agrobiodiversidade. Com a ajuda da IA, práticas agrícolas convencionais, como a monocultura, a aplicação generalizada de fertilizantes químicos sintéticos e o uso intensivo da terra podem ser substituídos por práticas agrícolas mais regenerativas.
Dados de drones, sensores remotos, satélites e equipamentos agrícolas inteligentes fornecem aos agricultores informações valiosas em tempo real sobre o solo, a saúde das culturas e as condições climáticas. Essa inteligência ajuda os agricultores a tomar decisões mais inteligentes sobre onde plantar, como otimizar as rotações das culturas e quando plantar, compostar e colher essas lavouras.
Por exemplo, algumas soluções ag-tech analisam imagens para determinar quando a fruta está pronta para ser colhida. Outros incluem algoritmos que identificam micróbios que promovem o crescimento das culturas sem fertilizantes sintéticos. Softwares e soluções de inteligência artificial podem ajudar os agricultores a gerenciar seu trabalho de forma mais eficaz, fornecendo resultados para práticas agrícolas regenerativas sem testes de campo caros e demorados.
A IA também pode ajudar os agricultores desde o início, para impedir desperdícios e evitar que os alimentos em bom estado sejam jogados fora. Cadeias de fornecimento de alimentos baseadas em fazendas podem se tornar mais eficientes usando a tecnologia de imagens visuais durante as inspeções de alimentos. O rastreamento habilitado por IA pode ajudar os varejistas a vender alimentos antes que os produtos pereçam, e os algoritmos permitem que restaurantes e varejistas conectem mais a oferta à demanda ao encomendar alimentos.
Ao usar essas técnicas para lidar e evitar o desperdício de alimentos, descobrimos que a IA pode gerar uma oportunidade econômica estimada de até US$ 127 bilhões por ano em 2030, calculada como um crescimento na receita de primeira linha.
Até mesmo alimentos práticos e processados podem ser desenhados de maneira mais circular. As ferramentas de IA ajudam no desenvolvimento de ingredientes renováveis, reduzindo o desperdício de processamento e aditivos inseguros. As empresas já estão usando algoritmos de IA para criar maioneses sem ovos e alimentos à base de plantas para substituir carne, peixe e laticínios, que dependem mais dos recursos naturais.
O McKinsey Global Institute previu que a IA poderia acrescentar um extra de US$ 13 trilhões à atividade econômica global até 2030, mas há questões que podem restringir sua aplicação para o bem social. A transição para uma economia circular requer cadeias de valor e toda uma rede de parceiros confiáveis – isso não pode ser feito por uma única empresa. A colaboração entre as partes interessadas em todo o ecossistema, incluindo empresas, governos e ONGs, é primordial quando se trata de geração, coleta e compartilhamento de dados.
Da mesma forma que o cérebro humano, a IA processa os dados e aprende com eles para tomar melhores decisões ao longo do tempo. A produção de IA exige uma compreensão clara do problema real que se pretende resolver. Só então poderá completar com sucesso estas quatro etapas: coleta de dados, engenharia de dados, desenvolvimento e refinamento de algoritmos.
Por: Clarisse Magnin-Mallez; ela lidera a iniciativa de economia circular da McKinsey globalmente. Fonte: Página 22.
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