Inteligência Artificial é capaz de simular preço da soja para os próximo 12 meses com 90% de precisão

Publicado em 27/11/2023 18:34 e atualizado em 01/12/2023 17:55
Felipe Cavalcante, Co-fundador e CPO da TM Quant, participou do Conexão Campo Cidade nesta semana e falou sobre como IA pode ser usada para projetar cenários de preços para as commodites agrícolas
Conexão Campo Cidade -

Nesta semana, o Conexão Campo Cidade recebeu especial Felipe Cavalcante, Co-Fundador da TM Quant, empresa especializada no uso inteligência artificial (IA) aplicada ao mercado financeiro. Durante a entrevista, Felipe explicou como a TM Quant está trazendo soluções inovadoras para o setor do agronegócio por meio do uso da IA.

O convidado destacou que o agronegócio está passando por uma modernização significativa e que a inteligência artificial desempenha um papel fundamental nesse processo. Além disso, a capacidade de classificar dados é crucial diante das novas variedades de sementes e tecnologias que estão sendo introduzidas no setor. A precisão das previsões pode ser aprimorada consideravelmente com o uso da IA, e a IoT (Internet das Coisas) também desempenha um papel importante, fornecendo ferramentas mecânicas de alta precisão para monitorar as operações no campo.

Para Felipe Cavalcante, a inteligência artificial é a evolução natural da matemática computacional, e seu potencial no agronegócio é imenso. Ela não apenas otimiza a produção e a gestão, mas também abre novas perspectivas para os agricultores, tornando o setor mais eficiente, sustentável e competitivo.

 

Como a inteligência artificial pode ajuda o produtor

Como destacou Marcelo Prado, a TM Quanti identificou 3 mil variáveis que interferem no preço da commodity e as projetam combinado com diferentes formatos, chegando perto de 70 milhões de cenários possíveis. Depois, a empresa seleciona por meio de determinados critérios o cenário mais provável, prevendo o preço da soja, café, boi, milho, etc. e conseguem acertar cerca de 90%.

Os dados utilizados incluem fatores como o clima, precipitação, índice de vegetação e análise de sentimento do produtor. A chuva, por exemplo, influencia a expectativa de plantio, criando uma rede complexa de interações. O processamento desses dados seria praticamente impossível para uma pessoa ou planilhas convencionais, razão pela qual a inteligência artificial desempenha um papel crucial.

O modelo de inteligência artificial desenvolvido envolve algoritmos complexos e técnicas avançadas para projetar os preços das commodities. Além disso, é utilizada uma ferramenta que coleta notícias de fontes globais e nacionais, analisando o sentimento relacionado ao mercado. Essa análise é baseada em quatro grandes sentimentos: medo, tristeza, alegria e expectativa, fornecendo previsões de curto prazo.

Para facilitar o acesso dos agricultores a essa tecnologia, parcerias foram estabelecidas com consultores agrícolas, tornando possível a disponibilização de soluções móveis. Isso permite que os produtores identifiquem o momento ideal para comprar, vender e armazenar produtos agrícolas, com um histórico de sucesso que resultou em um aumento significativo no orçamento do produtor.

 

Resultados obtidos do ponto de vista financeiro 

De acordo com Cavalcante, essas ferramentas permitem que os agricultores identifiquem o momento ideal para comprar fertilizantes, trocar insumos e, principalmente, quando vender seus produtos agrícolas. A assertividade dessas recomendações chega a impressionantes 90%, o que se traduz em um aumento significativo no orçamento do produtor, cerca de 11% em testes de retrocesso e resultados reais.

Em termos simples, a parceria entre especialistas em inteligência artificial e consultores do agronegócio está proporcionando aos agricultores uma receita bruta maior, com base na negociação no momento certo. Além disso, a ferramenta ajuda na gestão de armazenamento e na compreensão das relações de troca, acrescentando 10% ou mais à receita bruta esperada.

Fonte: Notícias Agrícolas

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