A inteligência artificial deixou de ser assunto restrito aos escritórios e começou a ganhar espaço em uma atividade que depende cada vez mais de informação, precisão e eficiência: o agronegócio.

Um levantamento com profissionais do setor aponta que 32% das empresas, cooperativas e propriedades rurais consultadas já utilizam alguma forma de inteligência artificial. O estudo, porém, ouviu 197 participantes e não permite afirmar que o mesmo percentual represente todo o campo brasileiro.

Na prática, a tecnologia já pode participar de decisões relacionadas ao plantio, irrigação, aplicação de insumos, identificação de pragas, manutenção de máquinas, pecuária e comercialização.

A lógica é transformar uma grande quantidade de dados em informações que possam ajudar o produtor a tomar decisões mais precisas.

Do satélite ao pulverizador

Sensores, câmeras, drones, estações meteorológicas, máquinas agrícolas e imagens de satélite podem gerar informações sobre solo, clima, plantas, animais, equipamentos, custos e produtividade.

A partir desses dados, sistemas computacionais conseguem identificar padrões e emitir alertas ou recomendações.

Um exemplo está no controle de plantas invasoras. Câmeras instaladas em máquinas podem registrar imagens durante o deslocamento pela lavoura e identificar diferenças entre a cultura e plantas daninhas. Em equipamentos compatíveis, o sistema pode direcionar a aplicação do produto somente para os pontos necessários.

O resultado buscado é reduzir desperdícios e tornar a aplicação mais precisa.

Irrigação mais precisa

A tecnologia também começa a ser utilizada para acompanhar a necessidade de água das plantas.

Sensores e imagens térmicas podem identificar alterações relacionadas à temperatura das folhas, à umidade do solo e às condições atmosféricas. Essas informações ajudam a identificar áreas que necessitam de irrigação e evitar que toda a propriedade receba a mesma quantidade de água, mesmo apresentando condições diferentes.

A Embrapa participa do desenvolvimento de tecnologia voltada à análise da temperatura das folhas para identificar a necessidade hídrica das plantas.

Pragas monitoradas em tempo real

No combate às pragas, câmeras e armadilhas eletrônicas podem automatizar parte do trabalho de monitoramento.

Um dos exemplos citados no levantamento é uma tecnologia destinada ao acompanhamento do bicudo-do-algodoeiro. O sistema identifica os insetos capturados e transmite as informações para um aplicativo, permitindo acompanhar a ocorrência sem depender exclusivamente da verificação manual das armadilhas.

Drones e imagens de satélite também podem ajudar a localizar falhas de plantio, áreas com desenvolvimento irregular, erosão, deficiência nutricional e possíveis focos de doenças.

Menos desperdício, mais informação

Outra possibilidade está na distribuição de sementes e fertilizantes.

Ao cruzar mapas de solo, relevo, produtividade e histórico de manejo, os sistemas podem dividir uma propriedade em diferentes zonas e auxiliar no cálculo das taxas de aplicação.

A proposta é evitar que áreas com menor potencial recebam a mesma quantidade de insumos de regiões que apresentam maior capacidade produtiva.

Durante a safra, modelos computacionais também podem combinar informações climáticas, área cultivada, desenvolvimento das plantas e histórico de produtividade para estimar o volume da colheita.

Esse tipo de previsão pode ajudar no planejamento de máquinas, mão de obra, transporte, armazenamento e comercialização.

A máquina também pode “avisar” antes de quebrar

A inteligência artificial pode atuar ainda na manutenção do maquinário.

Dados como consumo de combustível, temperatura, pressão, vibração e desempenho dos componentes podem ser monitorados para identificar alterações que indiquem uma possível falha.

A ideia é antecipar a manutenção e evitar que um equipamento fique parado justamente durante uma janela crítica de operação.

Na pecuária, sensores e câmeras podem acompanhar peso, deslocamento, alimentação e comportamento dos animais. Alterações nos padrões podem servir como alerta para possíveis problemas sanitários, reprodutivos ou nutricionais.

Não é preciso começar comprando um robô

Apesar da imagem de máquinas sofisticadas associada à inteligência artificial, a entrada da tecnologia no campo não necessariamente exige grandes investimentos.

Plataformas de gestão já conseguem organizar informações sobre notas fiscais, custos, estoques, aplicações, contratos e resultados por talhão.

Também existem serviços oferecidos por cooperativas, consultorias e empresas de assistência técnica que permitem acessar mapas, imagens e análises sem que o produtor precise adquirir todos os equipamentos.

A recomendação é começar por um problema específico e mensurável.

Pode ser o consumo de combustível, o desperdício de água, a identificação de plantas daninhas, a manutenção de máquinas ou o controle dos custos.

Depois, o produtor pode comparar os resultados obtidos com o método utilizado anteriormente e verificar se o investimento trouxe retorno.

Tecnologia exige cuidado

Apesar das possibilidades, a inteligência artificial não elimina a necessidade de experiência no campo nem substitui a responsabilidade técnica.

A qualidade das informações utilizadas pelo sistema interfere diretamente no resultado. Sensores descalibrados, mapas incompletos ou registros incorretos podem produzir análises igualmente inadequadas.

Por isso, recomendações relacionadas a doenças, dosagens, defensivos e decisões sanitárias precisam ser conferidas e validadas por profissionais habilitados.

Outro ponto é a proteção dos dados. Antes de contratar uma plataforma, o produtor deve verificar quem terá acesso às informações da propriedade, onde os dados serão armazenados e em quais situações poderão ser compartilhados.

O próximo passo é testar

A orientação apresentada no material é começar pequeno: testar a tecnologia em um talhão, pivô, lote de animais ou conjunto de máquinas.

Depois, é preciso colocar os números na ponta do lápis.

Mensalidade, instalação, equipamentos, treinamento, manutenção e conectividade devem entrar na conta antes da contratação. A economia ou receita adicional precisa ser suficiente para justificar o investimento.

No fim, a inteligência artificial não aparece como substituta do produtor, mas como uma ferramenta capaz de processar rapidamente milhares de informações.

No campo, onde uma decisão errada pode representar perda de produtividade, desperdício de insumos ou aumento de custos, transformar dados em informação pode se tornar tão importante quanto a própria máquina que trabalha na lavoura.