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Como a Inteligência Artificial e o Machine Learning combatem a fome no mundo

Conheça soluções que controlam o desperdício, acompanham o crescimento de plantações e detectam sinais de escassez de alimentos no mundo

A inteligência artificial está cada vez mais presente no nosso dia a dia. Estamos rodeados por ela, seja por meio de robôs que nos ajudam a resolver problemas do cotidiano, seja por dispositivos que funcionam como meios eficazes de identificação digital, reconhecendo nossa voz, face e digitais, além de entender nossos hábitos.

A evolução de tecnologias, como machine learning, inteligência artificial (IA), big data, geolocalização e deep learning, chegou para resolver praticamente tudo em nossas vidas. Inclusive um problema que atinge milhões de pessoas no mundo: a fome! Mas como? Por meio de soluções capazes de controlar o desperdício, acompanhar o crescimento de plantações e o desenvolvimento de pragas, bem como detectar sinais de escassez de alimentos no mundo.

De acordo com dados da Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura (FAO), agência que lidera esforços para a erradicação da fome e combate à pobreza, o desperdício de comida e a perda ao longo das cadeias produtivas de alimentos chega a 1,3 bilhão de toneladas por ano. O volume representa 30% de toda a comida produzida anualmente no planeta. Segundo o IPEA (Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada), mais de meio milhão de pessoas vivem abaixo da linha da extrema pobreza, sem direito à alimentação. É impactante analisar estes números e pensar em tudo que vai para o lixo diariamente.

O que muita gente não imagina é que o desperdício começa na linha de produção. Ou seja, muitas vezes, o produto nem chega ao consumidor, por não estar esteticamente no formato padrão de comercialização. Pensando nesse problema, a americana Tomra Sorting Solutions passou a utilizar AI para detectar o alimento útil, a fim de reduzir o desperdício. Um robô identifica como a comida pode ser melhor aproveitada, ao invés de simplesmente separar os “bons” ou “ruins”.

No Brasil, o aplicativo Comida Invisível utiliza a tecnologia de geolocalização para diminuir a quantidade de alimentos desperdiçados. Ele conecta restaurantes, bares, hotéis, buffets e pequenos mercados a creches, ONGs e até pessoas físicas que precisam de comida. A empresa tem como objetivo dar um destino correto aos produtos que iriam para o lixo, além de conscientizar o público quanto ao desperdício.

Outros exemplos de tecnologia no combate à fome estão no uso de big data e machine learning. Na Colômbia, o Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT), organização de pesquisa e desenvolvimento sem fins lucrativos, dedicada a reduzir a pobreza e a fome, lançou o sistema Nutrition Early Warning System. Trata-se de uma solução que espera resolver as causas da inanição, detectando sinais precoces de escassez de alimentos, como quebra de safra, secas e aumento dos preços dos alimentos. A partir dos dados colhidos, é possível processar grandes volumes de informações, de várias fontes, para detectar sinais precoces de escassez de alimentos e se precaver de crises iminentes.

No entanto, quando falamos em desperdício de alimentos, devemos pensar também na saúde das produções. Entre 20% e 40% das perdas das colheitas são causadas por pragas, animais e ervas daninhas. A Inteligência Artificial pode ajudar os agricultores a detectar rapidamente doenças e a elaborar o melhor plano de ação. A tecnologia de deep learning (aprendizado profundo), que tem aprimorado a capacidade dos computadores em classificar, reconhecer, detectar e descrever, pode analisar as plantações com base no abastecimento de informações dos robôs que transmitem imagens de alta qualidade.

Uma solução bastante interessante foi desenvolvida pela unidade de Agrobiologia da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), que criou o Guia InNat, um aplicativo que ajuda a identificar os insetos que destroem as lavouras. A ferramenta armazena fotos e pequenos textos, destacando as características dos insetos, do que eles se alimentam, além de informações sobre cada grupo de inimigos naturais e suas funções na natureza.

Graças às inovações em machine learning e inteligência artificial, estamos mais perto de encontrar uma resposta para a fome no mundo. Que os impactos da inteligência artificial ajudem cada vez mais a resolver esse que é um dos maiores problemas da humanidade.

FONTE: OLHAR DIGITAL