Pontos Principais
A inteligência artificial está transformando a produção e o processamento das culturas no Brasil. Sistemas inteligentes permitem que os produtores prevejam as colheitas, combatam pragas e otimizem a aplicação de nitrogênio. No processamento do algodão, a tecnologia de visão automatizada identifica impurezas, aumentando a produtividade em 30% e garantindo preços premium.
A agricultura brasileira está se tornando um epicentro de transformação impulsionada pela inteligência artificial (IA). No cultivo de grãos, a tecnologia tem sido usada para prever a produtividade e otimizar o uso de insumos. No processamento do algodão, a IA tem proporcionado benefícios, principalmente em termos de redução de perdas.
Não faltam exemplos da aplicação da tecnologia para alcançar novas vantagens competitivas no agronegócio brasileiro. Veja os principais exemplos neste artigo.
IA Transforma o Controle de Pragas na Soja
Um dos avanços mais significativos está no controle de pragas. Armadilhas inteligentes que utilizam sensores e câmeras para identificar pragas estão sendo adotadas em mais de 50 mil hectares de plantações de soja no Mato Grosso e na Bahia. Esses dispositivos enviam dados para sistemas que identificam o tipo e a quantidade de insetos capturados, além de reconhecer padrões de infestação ao longo do tempo.
Plantação de soja afetada pela praga Spodoptera sp.
Com base nessas análises, o sistema indica o momento ideal para a aplicação de pesticidas e até alerta quando a aplicação pode ser evitada. Como resultado, tem sido possível reduzir o uso de inseticidas contra a praga Spodoptera sp., que causa danos às plantações de soja, em mais de 20%.
Fonte: Conab
A IA também tem ajudado os produtores a prever a produtividade das culturas e o melhor momento para a colheita. No cultivo de soja no Sul, estão sendo utilizados modelos de IA chamados redes neurais LSTM. A LSTM aprende com dados de colheitas anteriores e utiliza informações de satélite e meteorológicas para fazer previsões.
Esses modelos podem estimar a produtividade agrícola com uma pequena margem de erro, entre 0,2 e 0,42 toneladas por hectare. É possível saber com 30 a 45 dias de antecedência como será a colheita. Essa precisão permite que os produtores realizarem um planejamento melhor, antecipando decisões sobre a venda e o transporte da safra. Isso traz mais segurança e vantagem competitiva.
Plantação de soja
Sensores Inteligentes Reduzem o Desperdício de Nitrogênio na Produção de Milho
Nas plantações de milho das principais regiões produtoras, a combinação de sensores ópticos e inteligência artificial tornou a aplicação de nitrogênio (um fertilizante essencial), mais precisa. Trata-se de algo importante, especialmente considerando que os preços internacionais dos fertilizantes permanecem elevados.
Fonte: World Bank
Os sensores, instalados em equipamentos agrícolas como colheitadeiras, captam informações das plantas em tempo real, registrando parâmetros como a cor das folhas — um indicador da quantidade de nitrogênio que a planta está absorvendo.
Esses dados são processados por algoritmos de IA que definem a dose ideal de fertilizante para cada área da cultura. Como resultado, tem sido observado um aumento de mais de 30% na eficiência do uso de nitrogênio, garantindo maior aproveitamento do insumo e melhor produtividade.
Fonte: Conab
IA Detecta Contaminantes no Algodão com 95% de Precisão
No processamento do algodão, modelos de visão computadorizada baseados no YOLOv5 — um tipo de IA capaz de distinguir objetos em imagens e vídeos em tempo real — já estão atingindo até 95% de precisão na identificação de contaminantes, como folhas e outras impurezas.
Fardos de algodão em Mato Grosso
Durante esse processo, as fibras passam por câmeras instaladas nas linhas de processamento, que capturam imagens em alta velocidade. Essas imagens são enviadas para um computador, onde o modelo analisa cada quadro e identifica automaticamente as impurezas.
Durante esse processo, as fibras passam por câmeras instaladas nas linhas de processamento, que capturam imagens em alta velocidade. Essas imagens são enviadas para um computador, onde o modelo analisa cada quadro e identifica automaticamente as impurezas.
Fonte: Comex
Em um mercado que valoriza a qualidade, inclusive no contexto das exportações, a capacidade de classificar automaticamente os lotes por variáveis como espessura e resistência da fibra permite preços mais altos. O sistema comprova de forma objetiva a qualidade do produto, possibilitando que os lotes superiores sejam direcionados a compradores dispostos a pagar mais.
Com o uso dessas ferramentas, o agronegócio brasileiro poderá dar novos saltos em produtividade. Vale lembrar que a IA já faz parte da rotina diária das fazendas mais rentáveis — e deve chegar a mais produtores rurais.
