Integração Da Agricultura Digital Em Programas De Melhoramento De Plantas

Abstract

Introdução: Os cenários desafiadores das mudanças climáticas globais têm demandado cada vez mais estratégias disruptivas, às quais sejam capazes de acelerar as taxas de ganhos genéticos dos programas de melhoramento. De acordo com o Projeto "Breakthrough" (Avanço) das Nações Unidas, a "Agricultura Digital" ou "Agricultura 4.0" envolve um conjunto de tecnologias recentes, avançadas e integradas, permitindo que agricultores e outras partes interessadas dentro da cadeia de valor, maximizem a produção de alimentos. Objetivos: Realizar um levantamento atualizado sobre a integração de ferramentas da chamada "Agricultura Digital" aos Programas de Melhoramento de Plantas. Material e métodos: Realizou-se levantamento de artigos científicos indexados de alto impacto e obras recentes dentro da temática. Resultados: Os avanços no processamento da informação e nas áreas de nanotecnologia, biotecnologia e ciência cognitiva estão promovendo uma convergência entre ciências chamada "Nano-bio-info-cogno". Um "Pipeline" (Processo Sequencial) de um Programa de Melhoramento envolve quatro fases principais: (i) Descoberta (Genes, Microbioma e Bioinformática); (ii) Prova de Conceito (Construção de valores, genotipagem e transformação); (iii) Melhoramento e testes em larga escala (Fenotipagem) e; (iv) Pré-lançamento (Inovação). Como os "Pipelines" funcionam em fluxo contínuo, em qualquer dado momento, diferentes tecnologias encontram-se em fases diversas de maturação tecnológica ao longo de seu desenvolvimento. Neste contexto, as tecnologia aplicadas à "Agricultura Digital" podem ser enquadradas em cinco grandes grupos: (i) Organização, representação e acesso à informação (Dados sobre DNA, ima­gens de satélites e sensores - Tesauros, Ontologia, Big Data ou Grandes Dados e API - Application Programming Interface ou Interface de Programação de Aplicativos); (ii) Modelagem Matemática e Estatística (Modelos estatísticos e Ciência de dados); (iii) Inteligência Artificial (Reconhecimento de Padrões, Aprendizado de máquina, Aprendizado não supervisionado, Deep Learning ou Redes Neurais e Lógica nebulosa); (iv) Sensores e Estudo da Terra (Computação ubíqua, loT - internet of things ou internet das coisas, Robótica, Dados geoespaciais e SIGs - Sistemas de Informações Geográficas); (v) Tecnologias Convergentes (Blockchain ou Cadeia de blocos e Cloud computing ou computação em nuvem). Conclusão: Os ferramentários da "Agricultura Digital" situam-se na fronteira do conhecimento tecnológico, contribuindo expressivamente para a eficiência de programas de melhoramento genético.