Sensores, drones e algoritmos auxiliam desde a identificação de pragas até a definição do melhor momento para aplicar defensivos

IA otimiza uso de defensivos – A inteligência artificial (IA) vem ampliando sua presença na agricultura brasileira e já desempenha um papel importante em uma das etapas mais estratégicas da produção: a aplicação de defensivos agrícolas. Com o apoio de sensores, algoritmos, drones, imagens de satélite e sistemas inteligentes, a tecnologia auxilia produtores na identificação de pragas e doenças, no monitoramento das condições climáticas e no uso mais eficiente de insumos.

Embora ferramentas de IA generativa tenham popularizado o tema nos últimos anos, aplicações baseadas em aprendizado de máquina e visão computacional já fazem parte da rotina do agronegócio há mais tempo. Essas soluções estão incorporadas a máquinas agrícolas, softwares de gestão e plataformas digitais capazes de processar grandes volumes de dados para apoiar a tomada de decisões.

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Entre as principais funções desempenhadas pela tecnologia estão a identificação automática de pragas e doenças, a análise de imagens captadas por satélites e drones, a previsão de produtividade, o acompanhamento das condições climáticas, a detecção de falhas em operações agrícolas, a manutenção preventiva de máquinas e a recomendação de aplicações de insumos.

Segundo o engenheiro agrícola e especialista em tecnologia aplicada ao agro, Guilherme Sanches, muitas dessas soluções já estão presentes nos equipamentos utilizados pelos produtores. “A IA já auxilia na identificação de problemas, previsão de riscos e direcionamento do uso de insumos, tornando as operações mais eficientes e precisas”, destaca o especialista.

Pulverização seletiva reduz desperdícios

Uma das aplicações mais avançadas da inteligência artificial no campo é a pulverização seletiva. A tecnologia utiliza câmeras, sensores e algoritmos para identificar plantas daninhas em tempo real, permitindo que herbicidas sejam aplicados apenas nos pontos onde há necessidade.

De acordo com especialistas, esse sistema já possibilitou reduzir em mais de 50% o uso de herbicidas em alguns casos, sem comprometer a eficiência do controle.

Além da identificação das plantas, modelos de aprendizado de máquina analisam fatores como velocidade do vento, temperatura, umidade relativa do ar, previsão de chuvas e condições operacionais dos equipamentos para indicar o momento mais adequado para a aplicação dos produtos, reduzindo perdas e aumentando a eficiência.

Tecnologia apoia todas as etapas do manejo

O uso da inteligência artificial também se estende a outras fases do manejo de defensivos agrícolas. As ferramentas permitem reconhecer automaticamente pragas e doenças, estimar o nível de infestação, ajustar doses conforme a necessidade, identificar falhas durante as pulverizações e avaliar os resultados das aplicações.

A tecnologia também começa a ser utilizada no segmento de bioinsumos. Modelos preditivos analisam informações relacionadas ao solo, ao clima, ao histórico da área e ao estágio da cultura para indicar as condições em que determinadas soluções apresentam melhor desempenho.

Organização dos dados é um dos principais desafios

Apesar do avanço das ferramentas, especialistas apontam que a qualidade das informações continua sendo um dos principais obstáculos para ampliar o uso da inteligência artificial no setor. Muitas empresas ainda mantêm dados distribuídos entre planilhas, relatórios e diferentes sistemas, o que dificulta análises mais precisas.

“A IA não resolve sozinha dados incompletos, informações desorganizadas ou falta de padronização. Ela potencializa aquilo que já existe, tanto os pontos positivos quanto os problemas”, explica Sanches.

Segundo o especialista, estruturar e organizar os dados é um passo essencial antes da adoção de soluções mais avançadas.

Ferramenta complementa trabalho dos profissionais

A inteligência artificial generativa também começa a ser utilizada para atividades como elaboração de relatórios, organização de resultados de pesquisas, comparação de informações entre áreas produtivas e preparação de análises técnicas, reduzindo o tempo gasto em tarefas operacionais.

Ainda assim, a interpretação dos resultados permanece sob responsabilidade dos profissionais.

“A IA substitui tarefas, não profissionais. Ela consegue analisar uma quantidade enorme de informações, mas compreender o contexto da lavoura e tomar decisões técnicas continua sendo responsabilidade do especialista”, afirma Sanches.

A expectativa é que agrônomos e consultores possam dedicar mais tempo à análise estratégica e ao acompanhamento dos produtores.

Capacitação será decisiva para ampliar uso da tecnologia

Para especialistas, a adoção da inteligência artificial deve começar pela definição clara dos problemas que a tecnologia pretende resolver, como redução de custos, aumento da produtividade, maior eficiência operacional ou melhoria da qualidade das aplicações.

Outro ponto considerado fundamental é a capacitação das equipes.

“Disponibilizar uma ferramenta de IA não significa implementar inteligência artificial. Sem conhecimento e treinamento, ela acaba sendo utilizada apenas como uma ferramenta de busca mais avançada”, explica Sanches.

O especialista destaca ainda que pequenos e médios produtores também já podem acessar soluções baseadas em inteligência artificial por meio de aplicativos climáticos, plataformas de gestão, imagens de satélite e equipamentos agrícolas, além de ferramentas generativas voltadas à organização de informações e produção de relatórios.

Segundo ele, o maior investimento inicial deve ser feito em conhecimento. “Um problema bem definido, dados organizados e pessoas capacitadas podem gerar mais resultados do que a compra de tecnologias caras sem planejamento”, destaca.

Nos próximos anos, a expectativa é de que a inteligência artificial esteja cada vez mais integrada às máquinas agrícolas, com avanços em áreas como pulverização seletiva, reconhecimento automático de plantas, manutenção preditiva, automação de operações e gestão inteligente das propriedades rurais.

“A tecnologia vai chegar de qualquer maneira. Quem entender os conceitos antes e souber aplicar essas ferramentas terá melhores condições de transformar dados em resultados no campo”, conclui Sanches.

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(Com informações de Portal do Agronegócio)
(Foto: Imagem gerada por IA/Gemini)