A Fundação OpenAI vai atribuir 60 milhões de dólares a um consórcio de universidades e organizações internacionais para levar previsões meteorológicas e de doenças nas culturas, baseadas em inteligência artificial (IA), a 100 milhões de pequenos agricultores do Sul e Sudeste Asiático e do Leste de África nos próximos três anos.
O financiamento foi anunciado pela Universidade de Chicago, pela UC Berkeley, pelo CIMMYT, pela Precision Development, pela Digital Green e pelo projeto AIM for Scale, através da Keough School of Global Affairs da Universidade de Notre Dame. Os parceiros vão trabalhar com agências meteorológicas nacionais, governos, organizações da sociedade civil e agricultores para pôr estas ferramentas em prática.
Os pequenos agricultores produzem um terço dos alimentos a nível mundial e são decisivos para a segurança alimentar nos países de rendimento baixo e médio, mas têm muitas vezes acesso limitado a informação atempada e localizada para decidir sobre sementeira, colheita e proteção das culturas. Secas, tempestades e surtos de doenças podem arruinar as colheitas de uma campanha, e as alterações climáticas estão a tornar estes riscos mais difíceis de prever.
Segundo os promotores, os modelos meteorológicos de IA conseguem já igualar a precisão das previsões meteorológicas tradicionais com dezenas de milhares de vezes menos recursos computacionais, o que reduz o custo de gerar previsões fiáveis e localizadas. A tecnologia permite ainda entregar previsões e recomendações através de mensagens de texto, chamadas e chatbots, em diferentes línguas e regiões.
“O que torna esta iniciativa catalisadora é que são os governos que estão a liderar a implementação. Acreditamos que este esforço tem o potencial real de beneficiar centenas de milhões de pequenos agricultores em todo o mundo”, afirmou Michael Kremer, Prémio Nobel da Economia em 2019 e diretor do Laboratório de Inovação para o Desenvolvimento da Universidade de Chicago.
O artigo foi publicado originalmente em Vida Rural.
















































