Inteligência artificial aliada a produção de cana-de--açúcar: entenda

A cana-de-açúcar é uma das culturas mais importantes para o agronegócio brasileiro, sendo o país o maior produtor mundial dessa commodity. Em 2024, a produção brasileira de cana atingiu 613,6 milhões de toneladas, com destaque para a região Centro-Sul, responsável por 91% da produção nacional. Apesar das adversidades climáticas e dos incêndios nos canaviais, a área destinada à colheita cresceu 4,3%, refletindo o potencial do setor. A produção de etanol e as exportações de açúcar também se mantiveram em alta, mostrando o resiliência da cadeia sucroenergética.

Para garantir a produtividade frente a esses desafios, a tecnologia tem se mostrado uma aliada fundamental, especialmente com o uso de inteligência artificial (IA). O setor agrícola, que já enfrentava problemas como a infestação de ervas daninhas, pragas e doenças, encontrou na IA uma forma eficiente de monitorar as lavouras de maneira precisa e em tempo real. Uma das empresas que se destaca nesse cenário é a Taranis, que tem desenvolvido soluções inovadoras para a cultura da cana-de-açúcar, com o objetivo de aumentar a eficiência e a rentabilidade dos produtores.

A Taranis utiliza tecnologia de ponta para fornecer diagnósticos precisos sobre a saúde das lavouras. A empresa desenvolveu câmeras de altíssima qualidade, com hardware próprio e patenteado, instaladas em drones e aeronaves Cessna 172. Esses equipamentos são capazes de mapear até 2.000 hectares por dia, capturando de 2 a 8 amostras por hectare. O diferencial da Taranis está na capacidade de identificar até 100 espécies de ervas daninhas nas lavouras de cana, além de detectar doenças e deficiências nutricionais. Os resultados são entregues na plataforma Taranis em até 72 horas, proporcionando uma visão detalhada e imediata das condições do canavial.

Benefícios da IA no monitoramento de canaviais

A principal vantagem da IA aplicada à cana-de-açúcar é a precisão no diagnóstico. Com o monitoramento contínuo das lavouras, a Taranis é capaz de identificar a localização exata das infestação de plantas daninhas e o impacto que elas causam, além de detectar a presença de doenças como ferrugens e deficiências nutricionais. Isso permite que os produtores tomem decisões mais assertivas e rápidas, como a escolha do herbicida ideal e sua dosagem correta, otimizando os custos e melhorando a produtividade.

A plataforma permite que os dados históricos sejam registrados, facilitando a análise da evolução da lavoura ao longo do tempo. A Taranis também utiliza imagens de satélite e dados meteorológicos para identificar eventos climáticos adversos, como geada ou queimadas, que possam afetar o rendimento do canavial. Esse monitoramento integral ajuda os produtores a se anteciparem a possíveis problemas e a adaptarem suas práticas agrícolas com mais eficiência. Fábio Franco, gerente-geral da Taranis, ressalta que a empresa investe continuamente em pesquisa e desenvolvimento para aprimorar sua tecnologia. "Nosso objetivo é acelerar o aprendizado da inteligência artificial para detectar e quantificar doenças foliares e melhorar a precisão no diagnóstico de deficiências nutricionais, especialmente em fósforo e potássio", afirma.