A inteligência artificial pode ajudar a alcançar o objectivo de «segurança alimentar», ou seja, a situação em que «todas as pessoas, em todos os momentos, têm acesso físico e económico a alimentos suficientes, seguros e nutritivos que satisfaçam as suas necessidades dietéticas e preferências alimentares para uma vida activa e saudável' (FAO, 1996). Uma breve revisão científica a seguir.
1) Fome e 'insegurança alimentar', introdução
Os conceitos de fome e ‘insegurança alimentar’ eles são freqüentemente usados como sinônimos. Mais exatamente:
– a fome é uma experiência física desagradável e/ou dolorosa causada pela incapacidade de absorver energia (kcal) e nutrientes suficientes através dos alimentos
– a inacessibilidade repetida a alimentos nutritivos e seguros, além de dificultar o desenvolvimento e causar doenças, expressa o risco de insegurança alimentar.
Os níveis de gravidade destes fenómenos são estimados através da Escala de Experiência de Insegurança Alimentar (FIES) desenvolvida pela FAO (ver Figura 1). Um indivíduo que fica sem comer por um dia ou mais e fica sem comer é considerado altamente inseguro alimentar. (1)
2) “Segurança alimentar”, objectivo falhado
'Comida segura' é atingido'quando todas as pessoas tiverem acesso físico e económico a alimentos suficientemente seguros e nutritivos que satisfaçam as suas necessidades dietéticas e preferências alimentares para uma vida activa e saudável, independentemente das suas circunstâncias' (Cimeira Mundial da Alimentação de 1996).
O objectivo de “segurança alimentar” definido em segundo lugar entre os Objectivos de Desenvolvimento Sustentável na Agenda 2030 da ONU (#ODS2, Fome Zero) está, no entanto, fadado ao fracasso.
Insegurança alimentar na verdade, regista um crescimento constante a nível global. Já em 2021, 11,7% das pessoas no planeta sofriam de extrema insegurança alimentar e a situação está a piorar. O último relatório SOFI (Estado da Segurança Alimentar e Nutricional no Mundo 2023), como visto, subestima que pelo menos 691-783 milhões de pessoas sofreram de fome em 2022. (2) Este fenómeno é atribuído às guerras e à distribuição desigual de recursos entre e dentro dos estados, bem como à fraca resiliência da maioria dos sistemas alimentares e ao crescimento populacional. .
3) Perspectivas para o uso da inteligência artificial
Inteligência artificial (Inteligência Artificial, IA) aplica conceitos científicos, raciocínio matemático, estatística e probabilidade, juntamente com campos científicos tradicionais, para simular funções cognitivas humanas usando computadores. Os seus subsistemas – Redes Neurais Artificiais (RNA), robótica, sistemas especialistas, visão computacional, processamento de linguagem natural e aprendizagem automática (ML) poderiam contribuir significativamente para fortalecer os quatro pilares da segurança alimentar: disponibilidade, uso, estabilidade e acessibilidade.
As aplicações da IA na agricultura são indicados como potencialmente úteis para aumentar a produção de alimentos. (3) Os seus subconjuntos já foram utilizados para tomar decisões que afectam vários processos ecossistémicos ao longo da cadeia alimentar (4,5). Parece que já foram registados progressos significativos na produção agrícola, colheita e comercialização. A IA também pode ser combinada com Tecnologias IoT (Internet das Coisas), nos sistemas agroalimentares, para otimizar a gestão de condições adversas, bem como de resíduos e desperdícios alimentares (6,7).
4) Principais desafios
O uso de inteligência artificial nos países de rendimento baixo e médio (PRMB), é influenciado por vários aspectos. Fatores econômicos, sociais, culturais, éticos e religiosos (8,9). Os principais desafios dizem respeito:
a) encargos econômico-financeiros (investimentos iniciais significativos em hardware, software e sensores; indisponibilidade de qualquer programa de financiamento governamental local ou internacional)
b) infraestrutura (disponibilidade limitada de eletricidade, falta de conexões seguras e de alta velocidade à Internet)
c) especialistas na área (falta de formação avançada, indisponibilidade de especialistas na área da agricultura e IA para perda e desperdício de alimentos)
d) disponibilidade de dados (falta de dados centralizados, escassez de dados e indisponibilidade de dados históricos sobre parâmetros-chave como condições do solo, crescimento das culturas, surtos de doenças, condições meteorológicas, etc.)
e) personalização (necessidade de adaptar os modelos de IA às variações regionais, à diversidade e às condições das culturas)
f) marco regulatório (a incerteza das regras dificulta o desenvolvimento de tecnologias complexas e em constante evolução. Com vulnerabilidades em questões de propriedade, privacidade, violação de direitos autorais e troca de dados)
g) acesso ao mercado (transporte inadequado, instalações de armazenamento inadequadas, falta de conhecimento de marketing, falta de instalações de comércio eletrônico nas áreas rurais e, acima de tudo, falta de networking entre pequenos operadores)
h) colaboração interdisciplinar (A burocracia nas estruturas organizacionais pode dificultar as colaborações, que tendem a faltar entre profissionais de ciência de dados, negócios, agronomia, engenharia, política, ciências sociais e inteligência artificial.)
5) Recomendações/esforços a nível internacional e da UE
A relevância e gravidade dos problemas de segurança alimentar a nível global, sugere um maior compromisso por parte das nações com economias mais desenvolvidas. Com o objetivo de melhorar a eficiência das cadeias de abastecimento agroalimentar, a redução das perdas e desperdícios alimentares, o acesso aos meios de produção e a redistribuição justa do rendimento e dos alimentos. Também através da adoção de inteligência artificial. (10)
Papa Francesco aprovou um compromisso renovado da FAO, IBM, Microsoft e da Pontifícia Academia para a Vida, para desenvolver formas inclusivas e de IA destinadas a promover a segurança alimentar e nutricional. (11) A Comissão Europeia, por sua vez, está a intensificar o apoio às empresas em fase de arranque e às PME (pequenas e médias empresas), a fim de desenvolver tecnologias de IA fiáveis, resilientes e fortes. (12) Incentivar também os Estados-Membros a desenvolverem tecnologias digitais para a agricultura. (10)
6) IA, IoT e blockchain
Tecnologia Blockchain merece também consideração a gestão integrada de dados fiáveis em tempo real, para apoiar a inteligência artificial e a IoT. Em particular quando os dados são recolhidos a partir de vários recursos, na agricultura (ou seja, sensores subterrâneos, estações meteorológicas, drones, sistemas de irrigação, plataformas relacionadas) e ao longo de toda a cadeia de abastecimento (interações entre operadores, e entre estes e as autoridades de controlo). (8)
Uma aplicação de interesse está sendo desenvolvido como parte do projeto de pesquisa cofinanciado 'inútil', no Horizonte Europa. Onde o nosso Benefício do Wise está a desenvolver uma tecnologia blockchain destinada a recolher dados sobre «perda e desperdício de alimentos» em cada cadeia de abastecimento agroalimentar europeia, «do prado ao prato». Com o duplo objetivo de incentivar a adoção de boas práticas para melhorar o desempenho da economia circular e oferecer dados estatísticos relevantes. (13)
Srikanth Vuppala e Dario Dongo
Note
(1) FAO. Fome e Insegurança Alimentar. https://www.fao.org/hunger/en/
(2) FAO, FIDA, UNICEF, W. e W. O Estado da Segurança Alimentar e Nutricional no Mundo 2022. Redefinir as Políticas Alimentares e Agrícolas para Tornar Dietas Saudáveis mais Acessíveis. Roma, FAO. 2022
(3) Kutyauripo, I.; Rushambwa, M.; Chiwazi, L. Aplicações de Inteligência Artificial nos Setores Agroalimentares. J. Agric. Res. Alimentos 2023, 11, 100502, doi:10.1016/j.jafr.2023.100502
(4) Pandey, DK; Mishra, R. Rumo à Agricultura Sustentável: Aproveitando a IA para a Segurança Alimentar Global. Artefato. Intel. Agrícola. 2024, 12, 72–84, doi:10.1016/j.aiia.2024.04.003
(5) Sarku, R.; Clemen, EUA; Clemen, T. A aplicação de modelos de inteligência artificial para segurança alimentar: uma revisão. Agric.2023, 13, doi:10.3390/agriculture13102037
(6) Bilal, M.; Rubab, F.; Hussain, M.; Shah, Agricultura da RAE revolucionada pela inteligência artificial: colhendo o futuro. 2024, 11, doi:10.3390/iocag2023-15875
(7) Chamara, RMSR; Senevirathne, SMP; Samarasinghe, SAILN; Premasiri, MWRC Jornal de Alimentação e Agricultura do Sri Lanka (SLJFA). Papel da inteligência artificial na obtenção da segurança alimentar global: uma tecnologia promissora para o futuro. 2020, 6, 43–70
(8) Ahmad, A.; Liew, AXW; Venturini, F.; Kalogeras, A.; Candiani, A.; Di Benedetto, G.; Ajibola, S.; Cartujo, P.; Romero, P.; Lykoudi, A.; e outros. A IA pode capacitar a agricultura para a segurança alimentar global: desafios e perspectivas nas nações em desenvolvimento. Frente. Artefato. Intel. 2024, 7, 1–18, doi:10.3389/frai.2024.1328530
(9) WHIG, P. Aproveitando a IA para a Agricultura Sustentável: Oportunidades e Desafios. Trad. Últimas Tendências Artif. Intel. Vol 4, nº 4 trad. Últimas Tendências Artif. Intel. 2023
(10) Como, ML; Chan, YJ; Cheah, SM Insights Preditivos para Melhorar a Resiliência da Segurança Alimentar Global Usando Inteligência Artificial. Sustentar. 2020, 12, doi:10.3390/SU12156272
(11) FAO. As melhores práticas de inteligência artificial na agricultura podem ajudar a reduzir a exclusão digital e, ao mesmo tempo, combater a insegurança alimentar https://www.fao.org/newsroom/detail/Artificial-Intelligence-best-practices-in-agriculture-can-help-bridge-the-digital-divide-while-tackling-food-insecurity/en
(12) Direcção-Geral da Comunicação. Mais apoio para startups de inteligência artificial para impulsionar a inovação https://commission.europa.eu/news/more-support-artificial-intelligence-start-ups-boost-innovation-2024-01-24_en
(13) SEM DESPERDÍCIO. Soluções de quantificação de resíduos para limitar o estresse ambiental. https://wastelesseu.com/
Srikanth Vuppala
Pesquisador, Ph.D. em engenharia ambiental, gerente de projetos em benefício Wiise Srl
Dario Dongo, advogado e jornalista, doutor em direito alimentar internacional, fundador da WIISE (FARE - GIFT - Food Times) e da Égalité.
