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Desde sensores conectados em solos, em animais ou culturas, e em drones, até vários softwares e serviços disponíveis, as tecnologias "inteligentes" estão mudando a forma como a agricultura é realizada. Essas tecnologias permitem que os produtores vejam além do que o olho pode ver, coletando dados não tradicionais e usando ferramentas analíticas para melhorar tanto a sustentabilidade alimentar quanto a lucratividade. “Agricultura Inteligente” (AI) ou “Agricultura Digital” (AD), frequentemente usadas de forma intercambiável, referem-se à agricultura de precisão que está assim conectada em uma rede de sensoriamento e ação. É um conceito que emprega tecnologias modernas da informação, informações climáticas de precisão e informações sobre o desenvolvimento de culturas/criações para conectar variáveis de produção, aumentando a quantidade e a qualidade dos produtos agrícolas e alimentares. Isso é alcançado medindo e analisando variáveis com precisão, alimentando as informações na nuvem a partir de dispositivos de borda, extraindo tendências dos vários dados e, subsequentemente, fornecendo informações de volta ao produtor de forma oportuna. A agricultura inteligente abrange muitas disciplinas, incluindo biologia, engenharia mecânica, automação, aprendizado de máquina, inteligência artificial e plataformas digitais de tecnologia da informação. Padrões mínimos foram propostos para as partes interessadas com o objetivo de avançar nessa revolução altamente antecipada e em constante mudança. Esses padrões fundamentais abrangem as seguintes categorias gerais, incluindo a articulação precisa de objetivos e padrões básicos para a Internet das Coisas (IoT), incluindo infraestrutura de rede (por exemplo, redes 4G ou 5G estáveis ou uma rede local sem fio (WLAN) disponíveis para os usuários finais). Em suma, a AI visa melhorar a eficiência da produção, aprimorar a qualidade e a quantidade dos produtos agrícolas, reduzir custos e melhorar a pegada ambiental da indústria. O ecossistema da AI deve ser auto-regido pela indústria e financiado colaborativamente. As instalações das partes interessadas e usuários finais da AI devem atender aos requisitos padrão de equipamentos, como precisão de sensores, coletores de dados finais, software relevante em conformidade com a indústria e análises de dados confiáveis. O usuário da AI está disposto a fazer parte do ecossistema da AI. Esta breve perspectiva visa resumir o conceito de agricultura digital/inteligente em uma linguagem simples.
Zhang et al. (Sat,) estudaram essa questão.