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Senar promove debate sobre impactos da transformação digital na agricultura
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Live reuniu professores da Universidade Federal de Viçosa

12 de abril 2022
Por Senar

Brasília (12/04/2022) – O Serviço Nacional de Aprendizagem Rural (Senar) promoveu a live “Como a transformação digital está impactando na agricultura”, na terça (12).

O encontro foi moderado pelo assessor técnico do Senar, Rafael Diego Costa, e teve como debatedores o engenheiro agrônomo e professor de Agronomia da Universidade Federal de Viçosa (UFV), Aluízio Borém, e o engenheiro agrícola e ambiental e professor da UFV, Sárvio Valente.

Os participantes analisaram a difusão de novas tecnologias e os impactos gerados no setor agropecuário, como aumento da produtividade, melhoria da gestão e redução no uso de insumos. Eles conversaram sobre temas como Big Data, Internet das Coisas (IOT), business intelligence , realidade virtual e revolução 4.0, entre outros.

“Muitas pessoas ainda acreditam que são conceitos distantes, mas a transformação digital está acontecendo nesse exato momento. O uso de tecnologias já é uma realidade no campo e vem contribuindo para o agro brasileiro ser destaque no mundo”, afirmou Rafael Costa.

Borém abordou o avanço da agricultura digital no Brasil, como a automação pode ajudar o produtor rural a ser mais eficiente e o papel dos robôs nesse processo, além das aplicações da IOT no campo. Outros pontos debatidos foram a necessidade de mão de obra qualificada e como ficarão os empregos com a automação das máquinas agrícolas.

“A agricultura digital vai trazer muito mais benefícios do que hoje nós conseguimos ver. Daqui a alguns anos estaremos percebendo, de forma clara, todos esses benefícios, quer sejam econômicos, ambientais e para o consumidor, que terá alimentos com preços menores e mais saudáveis no prato”, disse.

Valente falou sobre as diferenças entre agricultura de precisão e digital. O engenheiro agrícola e ambiental também analisou o crescimento das startups do campo, o uso da inteligência artificial para reduzir os custos com insumos e o conceito de machine learning , ou seja, o processamento de computadores com informação coletada no campo.

“A ideia é utilizarmos, cada vez mais, dados das máquinas, sensores de clima, imagens de satélites e drones para chegarmos a um mapa de variabilidade da lucratividade, com aumento da rentabilidade e do controle dos custos na atividade”, declarou ele.

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