Como a Inteligência Artificial e o Machine Learning combatem a fome no mundo

O que você precisa saber

A inteligência artificial está cada vez mais presente no nosso dia a dia. Estamos rodeados por ela, seja por meio de robôs que nos ajudam a resolver problemas do cotidiano, seja por dispositivos que funcionam como meios eficazes de identificação digital, reconhecendo nossa voz, face e digitais, além de entender nossos hábitos. 

A evolução de tecnologias, como machine learning, inteligência artificial (IA), big data, geolocalização e deep learning, chegou para resolver praticamente tudo em nossas vidas. Inclusive um problema que atinge milhões de pessoas no mundo: a fome! Mas como? Por meio de soluções capazes de controlar o desperdício, acompanhar o crescimento de plantações e o desenvolvimento de pragas, bem como detectar sinais de escassez de alimentos no mundo.

De acordo com dados da Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura (FAO), agência que lidera esforços para a erradicação da fome e combate à pobreza, o desperdício de comida e a perda ao longo das cadeias produtivas de alimentos chega a 1,3 bilhão de toneladas por ano. O volume representa 30% de toda a comida produzida anualmente no planeta. Segundo o IPEA (Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada), mais de meio milhão de pessoas vivem abaixo da linha da extrema pobreza, sem direito à alimentação. É impactante analisar estes números e pensar em tudo que vai para o lixo diariamente.

O que muita gente não imagina é que o desperdício começa na linha de produção. Ou seja, muitas vezes, o produto nem chega ao consumidor, por não estar esteticamente no formato padrão de comercialização. Pensando nesse problema, a americana Tomra Sorting Solutions passou a utilizar AI para detectar o alimento útil, a fim de reduzir o desperdício. Um robô identifica como a comida pode ser melhor aproveitada, ao invés de simplesmente separar os “bons” ou “ruins”.

No Brasil, o aplicativo Comida Invisível utiliza a tecnologia de geolocalização para diminuir a quantidade de alimentos desperdiçados. Ele conecta restaurantes, bares, hotéis, buffets e pequenos mercados a creches, ONGs e até pessoas físicas que precisam de comida. A empresa tem como objetivo dar um destino correto aos produtos que iriam para o lixo, além de conscientizar o público quanto ao desperdício.

Outros exemplos de tecnologia no combate à fome estão no uso de big data e machine learning. Na Colômbia, o Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT), organização de pesquisa e desenvolvimento sem fins lucrativos, dedicada a reduzir a pobreza e a fome, lançou o sistema Nutrition Early Warning System. Trata-se de uma solução que espera resolver as causas da inanição, detectando sinais precoces de escassez de alimentos, como quebra de safra, secas e aumento dos preços dos alimentos. A partir dos dados colhidos, é possível processar grandes volumes de informações, de várias fontes, para detectar sinais precoces de escassez de alimentos e se precaver de crises iminentes.