Visão computacional ajuda produtores a cortar custos e aumentar a precisão no campo Dias, da John Deere: novo sistema deve elevar eficiência no plantio da cana — Foto: Divulgação Câmeras digitais coletam imagens, que são convertidas em algoritmos, que por sua vez acionam sistemas para execução de tarefas variadas: separar grãos de resíduos durante a colheita, pulverizar herbicidas apenas em plantas daninhas, identificar na terra padrões que alertem para erosão. A visão computacional, combinada à robótica e inteligência artificial (IA), assume protagonismo em atividades do dia a dia na produção rural. Entre as máquinas que “enxergam” está uma família de robôs desenvolvida pela Solinftec, de Araçatuba (SP). Os equipamentos funcionam de forma autônoma, tomando decisões em tempo real. Leonardo Carvalho, CGSO (chief global strategy officer) da empresa, explica que os robôs observam condições do solo, das plantas e da meteorologia, entre outros fatores. “Essas informações permitem uma visão global da situação, avaliando riscos, estimando retornos e medindo o impacto da operação”, diz. O uso de câmeras permite redução de 95% no uso de herbicidas, aplicados com alta precisão. Essa tecnologia contribui com o cuidado ambiental, ao reduzir a aplicação de agroquímicos, melhorar o manejo do solo e elevar o bem-estar da criação, ressalta Roberto Fray da Silva, professor do Departamento de Engenharia de Biossistemas da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz da Universidade de São Paulo (Esalq-USP). O uso intenso de máquinas que observam diferentes aspectos da operação atenua também o problema da falta de mão de obra no campo, lembra o pesquisador. Os benefícios aparecem no trabalho da empresa Olho do Dono, inspirado no ditado popular “o olho do dono é que engorda o gado”. O cientista da computação Pedro Henrique Coutinho, CEO e fundador da agtech de Vitória (ES), desenvolveu um sistema capaz de contar as cabeças de gado e estimar o peso de cada animal. No modelo convencional, os vaqueiros conduzem parte dos animais até uma área cercada para fazer a medição, manual e por amostra. O sistema da Olho do Dono usa uma câmera 3D portátil. “O equipamento é posicionado em um poste, no local de passagem do gado. As imagens sobem para a nuvem quando a câmera é conectada a uma rede Wi-Fi. O resultado, auditado, é liberado em até 24 horas”, explica Coutinho. A visão computacional calcula as dimensões do animal e a IA estima seu peso, com média de 97% de precisão. Leonardo Carvalho, CGSO da Solinftec: "Robôs observam condições do solo, das plantas e do tempo" — Foto: Camila Picolo/Divulgação A agtech tem clientes proprietários de até 120 mil cabeças e está presente nos principais Estados produtores do Brasil, Argentina, Bolívia, México e Paraguai. Já foi selecionada pela Plug and Play, plataforma americana que acelera startups e as conecta a grandes empresas. O segmento de gestão territorial também se beneficia da tecnologia. A IDGeo, de Ribeirão Preto (SP), faz avaliações de grandes áreas conjugando imagens de satélite e visão computacional. A empresa contribui com serviços de fiscalização agrícola. Quando o produtor pede recursos para restaurar uma pastagem, o sistema identifica se a área precisa ser recuperada e, posteriormente, se o capital está sendo aplicado conforme o projeto apresentado. A parceria mais recente da agtech é com a Acelen Renováveis, produtora de combustível sustentável de aviação (SAF) e diesel renovável que usa a macaúba como matéria-prima. “Como a macaúba não é uma cultura comercial, é preciso localizar onde existe a planta e classificar os melhores exemplares para dar origem à genética da plantação comercial”, explica Ronan Campos, CEO da IDGeo. Desde 2023, foram mapeados 4,5 milhões de hectares nesse projeto. A John Deere quer colocar as câmeras inteligentes a serviço do plantio de cana-de-açúcar, que representa de 20% a 25% do custo total de produção e, atualmente, exige trabalho manual. Para garantir que o número desejável de mudas vingue, planta-se habitualmente mais que o necessário. A multinacional prevê lançar em 2027 um sistema mais eficiente. “Conforme a plantadeira passa, a câmera mostra o volume de cana liberado. O operador vê, na hora, se há falta ou excesso de mudas no leito da semeadura”, diz Felipe Dias, gerente global de sistemas de produção de cana da empresa. Estudos iniciais indicam que o peso em mudas necessário para plantio de um hectare cai, em média, de 16 toneladas para 4 toneladas com o novo sistema. Para o setor sucroenergético, a Cromai, de Piracicaba (SP), desenvolveu um sistema com visão computacional que mede, na colheita da cana, o teor de impurezas, como folhas e palha. O equipamento precisa de 40 segundos para verificar 100% da carga, ante uma hora de análise para amostras de 5%, em média, pelo método tradicional, explica Mario Ferreira Whatley, CEO da Cromai. A análise da carga de cada caminhão gera orientação em tempo real para ajustes e redução de impurezas na colheita. A Cromai licencia o equipamento, que fica em comodato com o cliente. Os fornecedores dos equipamentos, em geral, ainda lidam com duas fortes barreiras. Uma, de custo, é a manutenção dos sistemas — que Fray, da Esalq, considera legítima. A outra barreira é cultural e precisa ser enfrentada com orientação. “A adesão ainda é lenta porque muitos agricultores ainda não acreditam nas inovações”, alerta o pesquisador.