Jay Schroeder, CTO da CNH – Série de Entrevistas

Jay Schroeder atua como Diretor de Tecnologia (CTO) da CNH, supervisionando as operações globais de pesquisa e desenvolvimento da empresa. Suas responsabilidades incluem gerenciar áreas como tecnologia, inovação, veículos e implementos, tecnologia de precisão, experiência do usuário e trem de força. Schroeder se concentra em melhorar o portfólio de produtos da empresa e as capacidades de tecnologia de precisão, com o objetivo de integrar soluções de precisão em toda a gama de equipamentos. Além disso, ele está envolvido na expansão das ofertas de propulsão alternativa da CNH e na governança dos processos de desenvolvimento de produtos para garantir que o portfólio de produtos da empresa atenda a altos padrões de qualidade e desempenho.

Através de seus vários negócios, a CNH produz e vende máquinas agrícolas e equipamentos de construção. A inteligência artificial (IA) e as tecnologias avançadas, como a visão computacional e o aprendizado de máquina (ML), estão transformando a forma como esses equipamentos operam, permitindo inovações como tratores autodirigíveis alimentados por IA que ajudam os agricultores a lidar com desafios complexos em seu trabalho.

Os tratores autodirigíveis da CNH são alimentados por modelos treinados em redes neurais profundas e inferência em tempo real. Você pode explicar como essa tecnologia ajuda os agricultores a realizar tarefas como o plantio com precisão extrema e como ela se compara à direção autônoma em outras indústrias, como o transporte?

Enquanto os carros autodirigíveis capturam os holofotes, a indústria agrícola liderou a revolução autônoma por mais de duas décadas. Empresas como a CNH pioneiramente desenvolveram direção autônoma e controle de velocidade muito antes da Tesla (TSLA ). Hoje, a tecnologia da CNH vai além de simplesmente dirigir, realizando trabalho altamente automatizado e autônomo enquanto dirige. Desde o plantio de sementes no solo exatamente onde elas precisam estar, até a colheita eficiente e otimizada de culturas e o tratamento do solo, tudo enquanto dirige pelo campo, a agricultura autônoma não está apenas acompanhando os carros autodirigíveis – está deixando-os para trás. O futuro do transporte pode ser autônomo, mas na agricultura, o futuro já está aqui.

Além disso, a pilha de tecnologia futurista da CNH empodera a agricultura autônoma muito além do que os carros autodirigíveis podem alcançar. Nossa arquitetura de software definida integra-se perfeitamente a uma ampla gama de tecnologias, permitindo a automação de tarefas agrícolas complexas que são muito mais desafiadoras do que a simples navegação de ponto a ponto. A interoperabilidade na arquitetura empodera os agricultores com controle e flexibilidade sem precedentes para adicionar tecnologia avançada por meio das APIs abertas da CNH. Ao contrário dos sistemas fechados, as APIs abertas da CNH permitem que os agricultores personalizem suas máquinas. Imagine sensores de câmera que distinguem culturas de ervas daninhas, ativados apenas quando necessário – tudo enquanto o veículo opera de forma autônoma. Essa adaptabilidade, combinada com a capacidade de lidar com terrenos difíceis e tarefas diversas, destaca a tecnologia da CNH. Enquanto a Tesla e a Waymo fazem progressos, a verdadeira fronteira da inovação autônoma está nos campos, não nas estradas.

O conceito de uma “máquina de ressonância magnética para plantas” é fascinante. Como a CNH usa a imagem sintética e o aprendizado de máquina para permitir que suas máquinas identifiquem o tipo de cultura, estágios de crescimento e apliquem nutrição de cultura direcionada?

Usando IA, câmeras de visão computacional e conjuntos de dados maciços, a CNH está treinando modelos para distinguir culturas de ervas daninhas, identificar estágios de crescimento das plantas e reconhecer a saúde da cultura em todo o campo para determinar a quantidade exata de nutrientes e proteção necessários para otimizar o rendimento da cultura. Por exemplo, com o Analisador de Campo Augmenta, um aplicativo de visão computacional que digitaliza o solo à frente da máquina enquanto ela se move rapidamente pelo campo (até 20 mph) para avaliar as condições da cultura no campo e quais áreas precisam ser tratadas e a que taxa, para tornar essas áreas mais saudáveis.

Com essa tecnologia, os agricultores podem saber e tratar exatamente onde no campo um problema está se desenvolvendo, para que, em vez de aplicar um tratamento em toda a área, a máquina de pulverização com IA e informada por dados pulveriza automaticamente apenas as plantas que precisam, aplicando a quantidade exata de químico necessário, exatamente no local certo para atender às necessidades das plantas e interromper qualquer ameaça à cultura. Identificar e pulverizar apenas as ervas daninhas à medida que crescem entre as culturas eventualmente reduzirá o uso de produtos químicos nos campos em até 90%. Apenas uma pequena quantidade de químico é necessária para tratar cada ameaça individual, em vez de tratar todo o campo para atingir as mesmas ameaças.

Para gerar imagens sintéticas fotorealistas e melhorar os conjuntos de dados rapidamente, a CNH usa modelos procedurais biofísicos. Isso permite que a equipe crie e classifique milhões de imagens de forma rápida e eficiente, sem precisar gastar tempo capturando imagens reais na escala necessária. Os dados sintéticos complementam as imagens autênticas, melhorando o treinamento e o desempenho da inferência do modelo. Por exemplo, usando dados sintéticos, diferentes situações podem ser criadas para treinar os modelos – como várias condições de iluminação e sombras que se movem ao longo do dia. Modelos procedurais podem produzir imagens específicas com base em parâmetros para criar um conjunto de dados que representa diferentes condições.

Quão precisa é essa tecnologia em comparação com métodos agrícolas tradicionais?

Os agricultores tomam centenas de decisões significativas ao longo do ano, mas só veem os resultados de todas essas decisões cumulativas uma vez: na época da colheita. A idade média de um agricultor está aumentando e a maioria trabalha por mais de 30 anos. Não há margem para erro. Desde o momento em que a semente é plantada, os agricultores precisam fazer tudo o que puderem para garantir que a cultura prospere – seu sustento depende disso.

Nossa tecnologia remove muito do trabalho de adivinhação das tarefas dos agricultores, como determinar as melhores maneiras de cuidar das culturas em crescimento, enquanto dá aos agricultores tempo extra para se concentrar em resolver desafios de negócios estratégicos. No final do dia, os agricultores estão executando negócios maciços e dependem da tecnologia para ajudá-los a fazer isso de forma mais eficiente, produtiva e rentável.

Não apenas os dados gerados pelas máquinas permitem que os agricultores tomem decisões mais informadas para obter melhores resultados, mas os altos níveis de automação e autonomia nas próprias máquinas realizam o trabalho melhor e em uma escala maior do que os humanos são capazes de fazer. Máquinas de pulverização podem “ver” pontos problemáticos em milhares de acres de culturas melhor do que os olhos humanos e podem tratar ameaças com precisão; enquanto tecnologias como a preparação do solo autônoma são capazes de aliviar a carga de realizar tarefas árduas e demoradas e executá-las com mais precisão e eficiência em escala do que um humano poderia. Na preparação do solo autônoma, um sistema totalmente autônomo revolve o solo usando sensores combinados com redes neurais profundas para criar condições ideais com precisão de centímetro. Isso prepara o solo para permitir uma espaçamento de linha altamente consistente, profundidade de semente precisa e colocação de sementes otimizada, apesar de mudanças frequentes no solo em um único campo. Métodos tradicionais, muitas vezes dependentes de máquinas operadas por humanos, geralmente resultam em mais variabilidade nos resultados devido à fadiga do operador, navegação menos consistente e posicionamento menos preciso.

Durante a época de colheita, as máquinas de colheita da CNH usam computação de borda e sensores de câmera para avaliar a qualidade da cultura em tempo real. Como funciona esse processo de tomada de decisão rápida e qual é o papel da IA na otimização da colheita para reduzir o desperdício e melhorar a eficiência?

Uma colhedora é uma máquina incrivelmente complexa que realiza múltiplos processos – ceifando, debulhando e reunindo – em uma operação contínua. É chamada de colhedora justamente por isso: combina o que antes eram várias máquinas em uma única fábrica sobre rodas. Há muito acontecendo ao mesmo tempo e pouco espaço para erro. As colhedoras da CNH tomam milhões de decisões rápidas a cada vinte segundos, processando-as na borda, diretamente na máquina. Os sensores de câmera capturam e processam imagens detalhadas das culturas colhidas para determinar a qualidade de cada grão da cultura sendo colhida – analisando níveis de umidade, qualidade do grão e teor de resíduos. A máquina fará ajustes automáticos com base nos dados de imagem para implantar as melhores configurações da máquina para obter resultados ótimos. Podemos fazer isso hoje para cevada, arroz, trigo, milho, soja e canola e em breve adicionaremos capacidades para sorgo, aveia, ervilhas de campo, girassóis e feijão comestível.

A IA na borda é crucial para otimizar esse processo, usando modelos de aprendizado profundo treinados para reconhecer padrões nas condições da cultura. Esses modelos podem rapidamente identificar áreas da colheita que exigem ajustes, como alterar a velocidade da colhedora ou modificar as configurações de debulha para garantir uma melhor separação do grão do resto da planta (por exemplo, mantendo apenas cada grão de milho e removendo todas as peças do sabugo e do caule). Essa otimização em tempo real ajuda a reduzir o desperdício, minimizando o dano à cultura e coletando apenas culturas de alta qualidade. Isso também melhora a eficiência, permitindo que as máquinas tomem decisões baseadas em dados enquanto estão em movimento para maximizar o rendimento das culturas dos agricultores, reduzindo o estresse operacional e os custos.

A agricultura de precisão impulsionada por IA e ML promete reduzir o desperdício de insumos e maximizar o rendimento. Você pode elaborar sobre como a tecnologia da CNH está ajudando os agricultores a reduzir custos, melhorar a sustentabilidade e superar a escassez de mão de obra em um cenário agrícola cada vez mais desafiador?

Os agricultores enfrentam enormes obstáculos para encontrar mão de obra qualificada. Isso é especialmente verdadeiro para a preparação do solo – uma etapa crítica que a maioria das fazendas requer para preparar o solo para o inverno e criar melhores condições de plantio na primavera. A precisão é vital na preparação do solo, com precisão medida em décimos de polegada para criar condições de crescimento de cultura ótimas. A tecnologia de preparação do solo autônoma da CNH elimina a necessidade de operadores altamente qualificados para ajustar manualmente os implementos de preparação do solo. Com o pressionar de um botão, o sistema torna todo o processo autônomo, permitindo que os agricultores se concentrem em outras tarefas essenciais. Isso aumenta a produtividade e a precisão conserva combustível, tornando as operações mais eficientes.

Quando se trata da manutenção da cultura, a tecnologia de pulverização da CNH é equipada com mais de 125 microprocessadores que se comunicam em tempo real para melhorar a eficiência de custo e a sustentabilidade do uso de água, nutrientes, herbicidas e pesticidas. Esses processadores colaboram para analisar as condições do campo e determinar com precisão quando e onde aplicar esses nutrientes, eliminando o excesso de produtos químicos em até 30% hoje e até 90% no futuro próximo, reduzindo drasticamente os custos de insumos e a quantidade de produtos químicos que entram no solo. As válvulas de controle do bico permitem que a máquina aplique o produto com precisão, ajustando automaticamente com base na velocidade do pulverizador, garantindo uma taxa e pressão consistentes para a entrega de gotículas precisas para a cultura, de modo que cada gota caia exatamente onde precisa para a saúde da cultura. Esse nível de precisão reduz a necessidade de recargas frequentes, com os agricultores precisando encher o pulverizador apenas uma vez por dia, levando a uma conservação significativa de água e produtos químicos.

Da mesma forma, a Automação de Carrinho da CNH simplifica a tarefa complexa e estressante de operar uma colhedora durante a colheita. A precisão é crucial para evitar colisões entre a cabeça da colhedora e o carrinho de grãos que dirige a poucos centímetros de distância um do outro por horas a fio. Isso também ajuda a reduzir a perda de culturas. A Automação de Carrinho permite um processo de carregamento contínuo, reduzindo a necessidade de coordenação manual e facilitando que a colhedora continue realizando seu trabalho sem precisar parar. A CNH realizou testes fisiológicos que mostram que essa tecnologia assistiva reduz o estresse dos operadores de colhedora em aproximadamente 12% e dos operadores de trator em 18%, o que se soma quando esses operadores estão nessas máquinas por até 16 horas por dia durante a época de colheita.

A marca da CNH, New Holland, recentemente se associou à Bluewhite para kits de tratores autônomos. Como essa colaboração se encaixa na estratégia mais ampla da CNH para expandir a autonomia na agricultura?

A autonomia é o futuro da CNH, e estamos adotando uma abordagem propositada e estratégica para desenvolver essa tecnologia, impulsionada pelas necessidades mais prementes de nossos clientes. Nossos engenheiros internos estão focados em desenvolver autonomia para nosso grande segmento de clientes agrícolas – os agricultores de culturas que crescem em campos abertos, como milho e soja. Outra base importante de clientes para a CNH é a de agricultores de “culturas permanentes” que crescem em pomares e vinhas. Ao se associar à Bluewhite, uma líder comprovada na implementação de autonomia em pomares e vinhas, podemos alcançar escala e velocidade para atender tanto os segmentos de clientes de grandes culturas quanto os de culturas permanentes com a autonomia criticamente necessária. Com a Bluewhite, estamos entregando um trator totalmente autônomo em culturas permanentes, tornando-nos o primeiro fabricante de equipamentos originais (OEM) com uma solução autônoma em pomares e vinhas.

Nossa abordagem para a autonomia é resolver os desafios mais críticos que os clientes enfrentam nos trabalhos e tarefas em que eles estão ansiosos para que a máquina complete o trabalho e remova a carga de trabalho. A preparação do solo autônoma lidera nosso desenvolvimento interno de autonomia, pois é uma tarefa árdua que leva muito tempo durante um período de tempo rigidamente limitado do ano, quando muitas outras coisas também precisam acontecer. Uma máquina nesse caso pode realizar o trabalho melhor do que um operador humano. Os agricultores de culturas permanentes também têm uma necessidade urgente de autonomia, pois enfrentam escassez extrema de mão de obra e precisam que as máquinas preencham as lacunas. Esses trabalhos exigem que os tratores façam 20 a 30 passagens por cada fileira de pomar ou vinha por temporada, realizando tarefas importantes, como aplicar nutrientes às árvores e manter a grama entre as videiras cortada e livre de ervas daninhas.

Muitas soluções da CNH estão sendo adotadas por operadores de pomares e vinhas. Quais são os desafios únicos que esses ambientes apresentam para máquinas e tecnologias impulsionadas por IA e como a CNH está adaptando suas tecnologias para aplicações especializadas?

As janelas de colheita estão mudando, e encontrar mão de obra qualificada está se tornando mais difícil. As mudanças climáticas estão tornando as estações mais imprevisíveis; é crucial que os agricultores tenham tecnologia pronta para impulsionar a precisão e a eficiência quando as culturas estão prontas para a colheita. A agricultura sempre exige precisão, mas é particularmente necessária quando se colhe algo tão pequeno e delicado quanto uma uva ou noz.

A maioria das tecnologias de direção autônoma depende de GPS para guiar as máquinas em seus caminhos, mas em pomares e vinhas, esses sinais de GPS podem ser bloqueados por galhos de árvores e videiras. Câmeras de visão e radar são usadas em conjunto com o GPS para manter as máquinas no caminho ótimo. E, em pomares e vinhas, a colheita não é sobre fileiras uniformes de acres, mas sobre plantas individuais e variadas, muitas vezes em terrenos acidentados. Os sistemas automatizados da CNH se adaptam à altura de cada planta, ao nível do solo e à velocidade de colheita necessária para garantir um rendimento de qualidade sem danificar a cultura. Eles também se adaptam ao redor de árvores improdutivas ou mortas para evitar insumos desnecessários. Essas máquinas robóticas se movem automaticamente ao longo das plantas, straddling a cultura com segurança e removendo a produção da árvore ou videira com delicadeza. O operador define a altura desejada da cabeça de colheita, e as máquinas se ajustam automaticamente para manter essas configurações por planta, independentemente do terreno. Além disso, para algumas frutas, o melhor momento para a colheita é quando o teor de açúcar atinge seu pico à noite. Câmeras equipadas com tecnologia de infravermelho trabalham em condições de escuridão para colher a fruta em sua condição ótima.

À medida que mais equipamentos agrícolas autônomos são implantados, quais são as etapas que a CNH está tomando para garantir a segurança e a conformidade regulatória desses sistemas alimentados por IA, particularmente em ambientes agrícolas globais diversificados?

A segurança e a conformidade regulatória são centrais para os sistemas alimentados por IA da CNH, portanto, a CNH colabora com autoridades locais em diferentes regiões, permitindo que a empresa adapte seus sistemas autônomos para atender aos requisitos regionais, incluindo padrões de segurança, regulamentações ambientais e leis de privacidade de dados. A CNH também está ativa em organizações de padrões para garantir que atendamos a todos os padrões reconhecidos e emergentes e requisitos.

Por exemplo, os sistemas de segurança autônoma incluem sensores como câmeras, LiDAR, radar e GPS para monitoramento em tempo real. Essas tecnologias permitem que o equipamento detecte obstáculos e pare automaticamente quando detecta algo à frente. As máquinas também podem navegar em terrenos complexos e responder a mudanças ambientais, minimizando o risco de acidentes.

Quais são os principais obstáculos para a adoção generalizada de tecnologias impulsionadas por IA na agricultura? Como a CNH está ajudando os agricultores a transicionar para esses novos sistemas e a demonstrar seu valor?

Atualmente, os principais obstáculos são o custo, a conectividade e o treinamento dos agricultores.

Porém, melhores rendimentos, menores despesas, menor estresse físico e melhor gerenciamento de tempo por meio da automação aumentada podem compensar o custo total de propriedade. Fazendas menores podem se beneficiar de soluções autônomas mais limitadas, como sistemas de alimentação ou kits de atualização pós-venda.

A conectividade inadequada, particularmente em áreas rurais, apresenta desafios. As tecnologias impulsionadas por IA exigem conectividade consistente e sempre ligada. A CNH está ajudando a abordar isso por meio de sua parceria com a Intelsat e por meio de módems universais que se conectam à rede mais próxima – Wi-Fi, celular ou satélite – fornecendo conectividade pronta para o campo para os clientes em locais de difícil acesso. Embora muitos clientes atendam a essa necessidade de conectividade à Internet com a rede móvel virtual líder de mercado da CNH, as torres de celulares existentes não permitem uma conexão pervasiva.

Por fim, a curva de aprendizado percebida associada à tecnologia de IA pode parecer assustadora. Essa mudança de práticas tradicionais exige treinamento e uma mudança de mentalidade, por isso a CNH trabalha lado a lado com os clientes para garantir que eles estejam confortáveis com a tecnologia e estejam obtendo todos os benefícios dos sistemas.

Olhando para o futuro, como você vê a evolução das soluções autônomas e de IA da CNH nos próximos dez anos?

A CNH está abordando desafios críticos e globais, desenvolvendo tecnologia de ponta para produzir mais alimentos de forma sustentável, usando menos recursos, para uma população em crescimento. Nosso foco é empoderar os agricultores para melhorar seus meios de subsistência e negócios por meio de soluções inovadoras, com a IA e a autonomia desempenhando um papel central. Avanços na coleta de dados, na acessibilidade de sensores, na conectividade e no poder de computação acelerarão o desenvolvimento de sistemas autônomos e de IA. Essas tecnologias impulsionarão o progresso na agricultura de precisão, operação autônoma, manutenção preditiva e tomada de decisão baseada em dados, beneficiando, em última análise, nossos clientes e o mundo.

Obrigado pela ótima entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar CNH.