Introdução
O agronegócio brasileiro consolidou-se como um setor estratégico, tanto para a economia nacional quanto para a segurança alimentar global. Contudo, a crescente pressão por eficiência produtiva e sustentabilidade tem imposto desafios que exigem inovações tecnológicas de impacto. Nesse cenário, a IA emerge como um recurso estratégico de transformação, capaz de reconfigurar a produção agrícola e pecuária, além de otimizar a gestão integrada dos recursos naturais.Estudos recentes têm evidenciado seu potencial em diferentes áreas do agronegócio contribuindo para uma agricultura mais sustentável.
Fundamentação e Discussão
Este trabalho apresenta uma análise reflexiva sobre o uso da inteligência artificial (IA) no agronegócio, com base em artigos, dissertações e teses produzidos nos anos de 2019 a 2025. A investigação foi organizada em três subcategorias: monitoramento de culturas, pecuária de precisão e gestão de recursos. A análise evidencia como as técnicas de aprendizado de máquina, redes neurais, sensoriamento remoto, fusão de sensores e estatística avançada estão sendo aplicadas em diferentes contextos produtivos e mostra tendências de integração entre IA, Internet das Coisas (IoT), robótica, Big Data etc.
Conclusão
A análise da produção científica sobre IA aplicada ao agronegócio no Sudeste do Brasil evidencia uma evolução temporal e tecnológica significativa. Estudos anteriores a 2020 concentram-se em aplicações pontuais e experimentais, muitas vezes restritas a uma tecnologia ou contexto específico. Já as publicações mais recentes indicam uma tendência clara de integração sistêmica da IA com outras tecnologias emergentes A evolução temporal e tecnológica demonstra que, quando integrada a sensores, sistemas de gestão, IoT e Big Data, a IA pode promover eficiência produtiva, redução de perdas etc.
Referências
PEREIRA, G.M.S. Mapeamento do uso e cobertura da terra utilizando séries temporais de imagens do satélite Venµs e algoritmos de aprendizado de máquina. 2021.100 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) -Instituição de Ensino, Universidade Estadual de Campinas, São Paulo.
SHARMA, K.; SHIVANDU, S.K. Integrating artificial intelligence and Internet of Things (IoT) for enhanced crop monitoring and management in precision agriculture. Sensors International, v.5, p.1-12, 100292,2024