Inteligência artificial aplicada em imagens obtidas por drones ajuda a melhorar a produtividade agrícola

Foto: Algoritmos de inteligência artificial permitem detectar infestações, classificar as daninhas e produzir os arquivos de pulverização localizada (imagem: Cromai/Divulgação)

Roseli Andrion  |  Pesquisa para Inovação – O uso de imagens de drones na agricultura é comum em propriedades de diferentes portes. O equipamento pode ser útil, entre outras coisas, para auxiliar na identificação de anormalidades nas plantações. Isso é possível quando se analisam dados como coloração de folhagem, estado hídrico e outros fatores para determinar que áreas da lavoura podem ter sido afetadas por microrganismos diversos.

agtech Cromai, que tem apoio do programa FAPESP Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE), faz exatamente isso: utiliza inteligência artificial para fornecer a agrônomos e produtores um fluxo de informações para tomada de decisões estratégicas e manejo mais eficiente da produção. Os dados obtidos permitem diminuir o uso de defensivos agrícolas, obter mais produtividade e reforçar a sustentabilidade.

As informações usadas por pesquisadores da empresa são obtidas por meio de imagens aéreas, principalmente feitas por drones. “Hoje, os produtores já estão muito acostumados a usar drones para fazer imagens da fazenda”, diz o engenheiro mecatrônico Guilherme Barros Castro, fundador e CEO da Cromai. “Essas imagens podem apresentar diversos tipos de informação. Antigamente, elas eram usadas mais para topografia. Agora, nos propusemos a usá-las para fazer detecções para tornar o manejo mais eficiente”, diz.

O nome da empresa, inclusive, é resultado de uma junção do termo croma, que vem do grego khrõma e é relacionado a cores, com a abreviação de inteligência artificial em inglês (AI). “Foi escolhido porque nossa solução alia imagens e inteligência artificial aplicada a elas. Por isso, as cores são muito relevantes para as detecções que nós fazemos”, sublinha Castro.

A primeira solução da Cromai foi criada para identificar plantas daninhas em lavouras de cana-de-açúcar. “Com algoritmos de inteligência artificial, podemos detectar infestações, classificar as daninhas e produzir os arquivos de pulverização localizada”, explica Castro. “Esses arquivos são compatíveis com a maior parte dos tratores e drones de pulverização: basta inseri-los no equipamento para fazer a aplicação nos locais corretos de acordo com a georreferência.”

Além disso, como a daninha é classificada, é possível escolher o produto mais adequado para combater a espécie identificada e, ainda, optar por soluções menos agressivas ao meio ambiente. “Antes, era comum a aplicação de químicos na totalidade da área, uma vez que os produtores tentavam proteger toda a plantação de possíveis infestações. Nesse método, como o produto utilizado era genérico, sempre sobrava algum microrganismo, já que não tinha a melhor dose e nem era específica para a daninha existente.”

Com dados precisos, por outro lado, aplica-se o químico correto e apenas onde for necessário. Segundo Castro, em média, há redução de 65% do uso de herbicidas no campo. “É uma diminuição significativa que traz um retorno financeiro considerável e imediato, além de tornar a operação muito mais eficiente e a produção muito mais sustentável.”

A empresa afirma que, assim que o produtor começa a usar o software, passa a economizar no uso de herbicida. “Temos um cálculo de que proporcionamos, em média, R$ 100 por hectare de retorno financeiro, independentemente do tamanho da área”, diz Castro, sublinhando que a solução pode ser adotada por produtores de qualquer porte. “Como se trata de um software, conseguimos viabilizar o investimento para proprietários de áreas de diferentes tamanhos.”

A grande diferença, segundo o executivo, é que os grandes produtores têm seus próprios equipamentos, enquanto os menores muitas vezes recorrem a cooperativas para executar as etapas. “Hoje, o investimento em um drone já é bastante viável para agricultores de todos os portes. Com a economia proporcionada pela solução, o retorno vem em menos de um mês”, afirma.

Castro aponta um ganho adicional: o uso de quantidade menor de produtos químicos nas plantações reduz a carga química dos alimentos. “No futuro, vamos ter partes da plantação que não tiveram contato com nenhum químico. Vai ser um produto orgânico plantado em grande escala”, estima.

Com a agricultura baseada em dados, a Cromai pode saber quais partes de uma lavoura grande têm essa característica. Atualmente, produções orgânicas, em geral, estão limitadas a pequenos agricultores.

Agronomia no sangue

Filho, neto e bisneto de agrônomos, Castro é engenheiro mecatrônico com doutorado na área de inteligência artificial, com estudos no Brasil e no Japão. “Eu já enxergava a importância do agronegócio para o Brasil e a importância do agronegócio brasileiro para o mundo.”

Atualmente, a Cromai atua em dez Estados e conta com um portfólio de cinco soluções. “Boa parte desse movimento foi possível graças à FAPESP, que nos permitiu investir em projetos que poderiam demorar cinco ou dez anos se não tivéssemos esses recursos”, avalia. “Esses incentivos são essenciais para desenvolver tecnologias que têm impacto muito positivo, mas que não seriam pesquisadas agora se não tivesse esse tipo de investimento disponível.”

O executivo explica que o objetivo da empresa é oferecer todas as informações relevantes para o manejo mais eficiente possível. Além da solução que identifica plantas daninhas, a Cromai desenvolveu tecnologia voltada à pureza vegetal e, em breve, deve lançar uma relativa a falhas de plantio – todas para culturas de cana-de-açúcar.

Além disso, a equipe já tem opções para o mercado de grãos. Para a soja, por exemplo, a empresa identifica plantas daninhas e desenvolve as demais camadas de informação relevantes. “Dessa forma, o produtor vai poder fazer todo o manejo com o apoio de dados. Vamos mudar esse paradigma e tornar a agricultura mais precisa a partir de informações relevantes. Assim, a tomada de decisão vai ser muito mais estratégica e garantir mais eficiência.”

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