Autores
Lucas dos Santos Corrêa
Engenheiro agrícola e ambiental
lucas.santos@mvragro.com.br
Mauricio Nicocelli Netto
Engenheiro agrônomo
mauricionicocelli@gmail.com
O agronegócio brasileiro é o principal responsável por manter os números favoráveis de crescimento da economia. Outro fator que contribuiu para o crescimento expressivo do setor foi a adoção de novas tecnologias. Visualizando o tamanho do potencial desse setor, jovens empreendedores começaram a desenvolver soluções para os problemas do agro com Inteligência Artificial, Machine Learning, IoT (Internet das Coisas), VANTs (Veículo aéreo não tripulado) e Imagens de satélite.
Essas novas empresas ganham o nome de “Agtechs” que são basicamente empresas que criam soluções para o agronegócio, buscando aumentar a produtividade, integralização de sistemas e democratização das operações de campo em tempo real.
As soluções que englobam as detecções por estimativas se baseiam em soluções para antecipar um possível ataque de pragas ou doenças nas lavoras implantadas, essa operação se baseia em dados históricos das áreas, sensores espectrais e algoritmos baseados em Inteligência Artificial e Machine Learning.
A metodologia de prevenção inteligente tem como modo operacional a utilização de compostos químicos e orgânicos para atração de insetos, onde os mesmos, ao tocarem ou consumirem esses compostos, acabam por serem eliminados das culturas. Essa prática é mais comum na citricultura, produção de frutas de grande porte (bananais, limoeiras e macieiras).
Já a solução de apontamento dirigido utiliza em sua grande parte sensores específicos para identificação de pragas e doenças, esses sensores capturam focos de calor, diferenciação espectral e identificação física de insetos e doenças nas lavouras, tudo isso amparado pela geolocalização na propriedade afetada facilitando a localização do problema e possível inspeção no local.
Agora os sistemas desenvolvidos para o tratamento de áreas afetadas, possuem em sua essência a utilização de pulverizadores inteligentes com jatos dirigidos de defensivos.
Monitoramento
Uma solução que mais foi desenvolvida por essas startups do agronegócio tem o foco da substituição das velhas planilhas dos ditos “pragueiros”, onde os mesmos fazem os monitoramentos com base em normativas agronômicas e seus resultados eram anotados em planilhas com identificações pré-estabelecidas (talhão, praga, número de insetos, número de plantas afetas, etc.).
Uma solução encontrada pela turma da tecnologia foi o desenvolvimento de aplicativos inteligentes que, além de registrarem as informações, enviam automaticamente as informações para a “nuvem”, onde podem ser consultadas de qualquer local do mundo.
Essas soluções possibilitam a visualização do caminhamento do técnico em campo, rotas automáticas de inspeção, índice das principais pragas existentes, mapas de calor dos ataques e rastreio de patrulha, envio de imagens para redes sociais e os momentos ideais de aplicação de defensivos. A solução da empresa Strider tem em seu aplicativo todas essas aplicações.
Produtividade
Já a empresa Univista, uma empresa mato-grossense, tem em seu DNA uma solução que nasceu no Estado campeão de produtividade de grãos, a solução, além de possuir as várias funcionalidades descritas acima, possui seu diferencial na gestão e controladoria de serviços e estoque das propriedades rurais, com módulos de trabalho capazes de disponibilizar ordens de serviço para multitarefas (plantio, adubação, pulverização e colheita), auxilia também na gestão do estoque, com registros de entrada e saída de estoques.
Outra empresa mato-grossense que nasceu em Nova Mutum, é a TBDC, uma Agtech que foi desenvolvida com a experiência dos seus fundadores no mundo agro, onde a ferramenta possui seus diferencias ligados a um processo inteligente de processamento dos dados, com a possibilidade de cruzar informações de aplicações com o monitoramento pós aplicação, mapas de precipitação de chuvas, relatórios administrativos bem detalhados e uma aparecia e usabidade bem desenvolvidas.
As ferramentas Strider, Univista e TBDC representam uma solução entre várias que possuem uma eficiência comprada em grandes grupos do médio norte de Mato Grosso, com relatos de ganhos de dois sacos de soja por hectare com uso das ferramentas e a diminuição de 20% do uso de defensivos agrícolas, o que representa uma economia considerável.
Alguns critérios devem ser adotados para utilização dessas ferramentas, em que a informação gerada deve ser analisada juntamente com outras ferramentas para dar maior grau de confiabilidade. Um exemplo é o cruzamento das informações dos aplicativos com o monitoramento a campo após aplicação dos defensivos, para a validação dos dados do aplicativo.
Essas ferramentas trabalham com uma assinatura anual baseada nos hectares que a ferramenta é utilizada, com valores entre R$ 10,00 e R$ 30,00 por hectare, variando sempre dos módulos extras que são adquiridos pelo usuário final, em que este valor pode ser facilmente recuperado na economia de 10% do total de aplicações de defensivos, além de se formar um banco histórico das pragas e doenças na propriedade.
Imagens de alta resolução
Outras tecnologias que vêm ganhando bastante destaque no setor tem forte relação com imagens de alta resolução captadas por satélites, aviões e drones. A empresa israelense Taranis disponibiliza em seu portfólio, voos com uma aeronave equipada com câmeras especiais para a captura de imagens de alta resolução, essas imagens são processadas por Inteligência Artificial e Machine Learning, que identificam ataques de pragas, insetos, deficiências nutricionais de plantas, contagem de plantas e identificação de plantas daninhas em toda a fazenda.
Uma empresa que também usa imagens de aviões especiais é a empresa americana Terra Vion, que utiliza voos programados sobre a fazenda contratante tirando milhares de imagens de alta resolução, que posteriormente são processadas por Inteligência Artificial e Machine Learning onde as análises são feitas sobre as imagens de alta resolução, imagens térmicas e imagens com filtros NDVI. Os resultados ficam disponíveis em um portal com interface amigável e de fácil uso para os produtores poderem analisar as informações e tomarem as melhores decisões.
As empresas Taranis e Terra Vion por se tratarem de empresas de imagiamento aéreo, auxiliam muitas vezes na prevenção e na aplicação localizada dos defensivos não sendo necessário muitas das vezes a aplicação na área total de produção, mas sim nos locais destacados pelas imagens com problemas de pragas e doenças.
Esse apontamento auxilia na economia de 20 a 30% do total de aplicações em culturas de grãos comerciais, podendo ser mais significativa na cultura do algodão. O grande erro da maioria dos usuários das plataformas e não saber interpretar os resultados gerados pelas plataformas como a leitura de mapas NDVI e alguns relatórios gerados pela inteligência artificial da Taranis, sendo necessário um engenheiro agrônomo ou engenheiro agrícola para fazer a interpretação dos resultados.
Esse erro pode ser facilmente evitado com a formação de pessoas especificas para trabalharem com a ferramenta e as informações geradas, serem debatidas juntamente com outras fontes de dados do campo (inspeção do técnico, histórico da área e fertilidade do solo).
Por se tratarem de empresas internacionais e suas operações trabalharem com valores em dólares e serem convertidos para o real, o custo das plataformas é trabalhado em hectares e voos do avião sobre a propriedade, estando usual os valores de 20 a 70 reais para uso e entrega do material diagnostico para o cliente final, onde a economia de 10% das aplicações em culturas como algodão geram uma economia considerável, pelo total de entradas nos talhões da cultura.
Tudo sob controle
Uma solução que também aderiu ao mundo da tecnologia foram as tradicionais armadilhas de identificação de insetos, muito utilizadas nas culturas de fruticultura. Empresas como a americana DTN que desenvolveram armadilhas inteligentes, que possuem conexão com a internet para envio das informações para nuvem e algoritmos desenvolvidos com Machine Learning para a identificação dos insetos.
O modo operacional da solução se baseia em uma folha adesiva especialmente desenvolvida pela empresa com um feromônio especifico que é colocado sobre a mesma, onde os insetos ficam grudados ao pousarem sobre a folha. Após a retenção dos insetos, uma câmera digital estrategicamente colocada sobre a folha tira várias fotos que são processadas pelo algoritmo de Machine Learning e sua instrumentação embarcada na armadilha, essas informações são enviadas para nuvem onde podem ser analisadas pelo usuário contratante.
Outra empresa que possui o mesmo modo operacional é a empresa Trapview, muito utilizada nos campos de vinhedo para a identificação das pragas, possui uma instrumentação inteligente embarcada nas armadilhas de campo, com um software também baseado em Machine Learning que analisa as imagens tiradas pela câmera embarcada no sistema. O sistema é todo alimentado por uma bateria auxiliar, que é carregada por um painel solar que supre as necessidades energéticas do sistema.
Direto ao alvo
Ferramentas como a da DTN e Trapview são mais utilizadas em grandes culturas (laranja, café e frutíferas) por facilitarem a identificação de algumas pragas altamente prejudiciais a essas atividades, mas podendo também ser utilizadas em culturas de grãos e fibras.
Os principais erros dos produtores no uso da ferramenta, e a falta de manutenção nas armadilhas que devem ser analisadas periodicamente, e suas fontes de energias trocados e avaliados para evitar danos ao equipamento e sua inutilização. Inspeções semanais ou diárias auxiliariam a diminuir a inutilização dos equipamentos, onde uma equipe especializada e com treinamento sobre as mesmas pode ser o diferencial de sucesso do uso do equipamento.
É importante destacar que as ferramentas apresentadas aqui, devem ser utilizadas em conjunto com outras informações para maior grau de assertividade das pragas e doenças que atingem as produções agrícolas. O desenvolvimento de núcleos de tecnologia que vem ganhando força no norte de Mato Grosso é a alternativa que os grandes grupos vêm adotando, para aumentar a taxa de sucesso do uso de novas tecnologias.
