Previsões com IA para agricultores familiares

Para milhões de agricultores familiares, uma safra pode determinar se a família terá o que comer, poderá manter os filhos na escola ou ficará endividada. No mundo todo, quase 500 milhões de pequenas propriedades familiares⁠ sustentam mais de dois bilhões de pessoas, muitas das quais têm poucos ou nenhum recurso caso uma safra fracasse.

À medida que as mudanças climáticas tornam o clima mais instável e extremo, os agricultores familiares precisam de previsões meteorológicas oportunas e confiáveis para tomar decisões que protejam sua renda e segurança alimentar. No entanto, para muitos agricultores de países de baixa e média renda, previsões de alta qualidade permaneceram inacessíveis por muito tempo, em parte porque gerar previsões meteorológicas precisas era extremamente caro e distribuí-las envolvia uma logística complexa.

Os avanços recentes em IA estão mudando esse cenário. Os sistemas de previsão do tempo que incluem IA de fronteira já podem igualar ou superar os modelos tradicionais por uma fração do custo computacional. Isso permite disponibilizar previsões mais localizadas em uma escala muito maior e fornecer aos agricultores informações antecipadas para proteger suas lavouras, rendas e famílias. Além disso, chatbots e ferramentas relacionadas com IA estão tornando a interação com os agricultores mais eficiente e eficaz.

Por isso, a equipe de Sociedade Civil & Filantropia da OpenAI Foundation está investindo US$ 60 milhões para ampliar significativamente o acesso a previsões meteorológicas e de doenças agrícolas viabilizadas por IA, levando-as a mais países e agricultores e abrangendo uma variedade maior de ameaças climáticas e fitossanitárias. Disponibilizadas por celulares e outros canais, essas informações podem ajudar outros milhões de agricultores a decidir quando semear, colher, fertilizar e agir diante de riscos climáticos.

Esse portfólio de US$ 60 milhões reúne seis organizações extraordinárias: a Universidade de Chicago⁠, a UC Berkeley⁠, a Precision Development⁠, a AIM for Scale⁠ (que recebe financiamento por meio da Universidade de Notre Dame⁠), a Digital Green⁠ e o Centro Internacional de Melhoramento de Milho e Trigo⁠ (CIMMYT). Em estreita parceria com governos e instituições nacionais e locais, essas organizações pretendem apoiar iniciativas governamentais para fornecer previsões meteorológicas e de doenças agrícolas a 100 milhões de agricultores familiares no Sul e Sudeste da Ásia e no Leste da África nos próximos três anos.

O custo da incerteza climática

As pequenas propriedades agrícolas produzem cerca de um terço dos alimentos do mundo, e grandes perdas nas lavouras podem colocar em risco a segurança alimentar de países inteiros. O clima é um dos principais fatores de instabilidade da renda dos agricultores: um falso início das monções pode levá-los a plantar cedo demais e perder a lavoura durante o período seco seguinte, enquanto chuvas inesperadas na época da colheita podem estragar a produção antes que seja colhida. Um estudo realizado em seis países africanos constatou⁠ que, em um ano típico, eventos climáticos adversos atingem cerca de um terço dos lotes analisados e reduzem a produção agrícola nacional em 29%, em média. Além disso, dados de satélites da NASA mostram⁠ que esses eventos climáticos estão se intensificando à medida que o planeta aquece.

Antes da IA, previsões meteorológicas precisas dependiam de modelos numéricos executados em supercomputadores caros. Por isso, em grande parte, esses modelos não podem ser usados por serviços meteorológicos de muitos países de baixa e média renda. Mesmo quando essas previsões existiam, muitas vezes não eram convertidas em informações úteis que orientassem as ações dos agricultores.

Agora, a IA de fronteira impulsionou uma segunda revolução na previsão do tempo. Essas previsões são geradas por modelos de IA treinados com enormes volumes de dados atmosféricos e hoje costumam ser tão precisas quanto as de modelos de previsão tradicionais, ou até mais, usando uma fração da capacidade computacional. Isso abre caminho para a produção em massa de previsões adaptadas aos agricultores familiares de países de baixa e média renda que precisam decidir se devem plantar, colher e fertilizar suas lavouras — e quando fazê-lo.

Esses avanços em IA viabilizam várias abordagens que, em conjunto, oferecem previsões meteorológicas aos agricultores familiares por um custo acessível:

1. Sistemas de previsão viabilizados por IA ajudam a prever o tempo usando uma fração do custo, do tempo e da capacidade computacional exigidos pelos sistemas historicamente utilizados.

2. A velocidade e a eficiência dos modelos meteorológicos de IA permitem combinar vários dos melhores modelos para gerar previsões mais precisas do que qualquer modelo isolado. A precisão aumenta ainda mais quando eles incorporam dados ambientais locais.

3. Pesquisadores meteorológicos podem fazer o ajuste fino dos modelos de IA para objetivos adaptados aos agricultores, como identificar quando a chuva atinge um nível que permite o plantio. Isso viabiliza previsões relevantes para decisões que antes eram inacessíveis.

4. Recursos de voz, SMS e chatbots viabilizados por IA fornecem previsões diretamente aos agricultores em seu próprio idioma. Eles também permitem que os produtores informem o que realmente ocorreu em suas terras, se a previsão estava correta e se as orientações foram úteis para enfrentar ameaças às lavouras.

Vários ensaios randomizados apresentam evidências promissoras de que, ao receber previsões oportunas, os agricultores tomam decisões diferentes e melhores — mudando o que e quando plantam, gastam e investem — e essas escolhas podem aumentar sua renda e reduzir perdas agrícolas (Burlig et al., 2025⁠; Cole, Goldberg, Harigaya & Zhu, 2025⁠; Rudder & Viviano, artigo em elaboração⁠).

Como esse trabalho se integra

Nosso investimento de US$ 60 milhões reúne organizações que atuam em todas as etapas, da previsão ao agricultor:

• Geração de previsões meteorológicas: a Universidade de Chicago e a UC Berkeley apoiarão os serviços meteorológicos nacionais na adaptação e implementação de modelos meteorológicos de IA para gerar previsões relevantes aos agricultores. As previsões iniciais incluirão o início e o fim das monções, chuvas durante a colheita, precipitação de médio prazo e calor extremo. Além do clima, o CIMMYT investirá em seus recursos de previsão de patógenos do trigo, usando IA e dados de observação da Terra da NASA para detectar surtos mais cedo.

• Fornecimento de previsões e outras informações úteis aos agricultores: a Precision Development trabalhará com governos e organizações da sociedade civil para converter essas previsões em orientações práticas e fornecê-las aos agricultores por canais confiáveis. A Digital Green integrará previsões aprimoradas ao FarmerChat, seu aplicativo de orientação agrícola com IA usado por mais de 2,1 milhões de agricultores, e repassará as respostas dos produtores às equipes de previsão. As equipes de distribuição testarão a elaboração, a compreensão e a confiabilidade das mensagens, bem como as ações geradas por elas, por meio de grupos focais, testes A/B e avaliações de impacto.

• Sustentação deste trabalho: a AIM for Scale trabalhará com governos e bancos de desenvolvimento para estabelecer as parcerias e o financiamento necessários para manter esses serviços e ampliá-los para mais países. O objetivo final é criar uma infraestrutura pública duradoura, com instituições meteorológicas e agrícolas nacionais operando os serviços e governos e bancos de desenvolvimento financiando sua oferta contínua.

A OpenAI Foundation selecionou essas organizações por sua liderança nas respectivas áreas de atuação, seu histórico de colaboração eficaz com órgãos públicos locais e com as comunidades onde trabalham, além do impacto comprovado e da capacidade de atuar em conjunto nesta iniciativa ambiciosa. Nosso investimento de US$ 60 milhões dá continuidade e amplia esse trabalho, incorporando novos recursos, como a previsão de doenças agrícolas, conectando as previsões a novos canais confiáveis e apoiando a expansão para outros países. O objetivo deste trabalho é fornecer melhores informações a 100 milhões de agricultores quando eles precisarem, ajudando-os a evitar perdas e fazer investimentos que possam gerar rendas maiores e mais estáveis.

Daqui em diante, a oportunidade é aproveitar esse progresso com modelos avançados de IA, tornando as previsões mais precisas e localizadas em grande escala e levando-as aos agricultores por métodos respaldados por evidências. Ainda há muito a aprender sobre o que funciona, e os sistemas meteorológicos precisarão de avaliações comparativas independentes, feedback, análises locais e adaptações a diferentes países e culturas agrícolas.

Parte do trabalho mais amplo da OpenAI Foundation

Este investimento é a segunda iniciativa da OpenAI Foundation por meio do nosso trabalho de Sociedade Civil & Filantropia. Nosso objetivo é ajudar a garantir que os benefícios da IA cheguem a pessoas e comunidades do mundo todo, sobretudo onde melhores ferramentas, informações e infraestruturas de interesse público possam aprimorar serviços essenciais e oportunidades econômicas.

Nesse trabalho, vamos nos concentrar em:

• Aplicar a IA a serviços essenciais nos quais ela possa melhorar significativamente o acesso e os resultados.

• Oferecer às organizações da sociedade civil as ferramentas, o conhecimento especializado e o apoio necessários para adotar a IA com responsabilidade.

• Criar uma infraestrutura compartilhada para que ferramentas e aprendizados bem-sucedidos beneficiem todo o setor social.

Continuaremos dialogando com comunidades, líderes e profissionais que desenvolvem soluções no mundo todo à medida que avançamos nesse trabalho. Para falar com nossa equipe, entre em contato pelo e-mail [email protected]⁠.