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  • IA prevê produção de soja no Brasil com 72% de precisão antes da colheita

    IA prevê produção de soja no Brasil com 72% de precisão antes da colheita

    Um grupo de pesquisadores brasileiros desenvolveu um modelo de inteligência artificial capaz de estimar a produtividade das lavouras de soja no Centro-Oeste do país antes mesmo da colheita. O sistema, que combina imagens do satélite Sentinel-2, variáveis climáticas e dados históricos do IBGE, atingiu 72% de acurácia e margem de erro inferior a 302 quilos por hectare. Resultados que podem transformar o monitoramento agrícola em um país onde a soja movimentou US$ 52 bilhões em exportações entre 2024 e 2025.

    O estudo, intitulado Soybean yield estimation in the Brazilian Midwest using Sentinel-2 imagery, foi publicado na revista científica Big Earth Data e analisou municípios de Goiás, Mato Grosso e Mato Grosso do Sul durante três safras consecutivas, de 2019/2020 a 2021/2022. A pesquisa é fruto do projeto PreCISIA (Predição de Colheita por Imagem de Satélite e Inteligência Artificial), financiado pelo CNPq e desenvolvido em parceria com a empresa Espectro Ltda., pesquisadores da Unesp, da Universidade Estadual de Londrina e da Universidade de Pequim.

    Por que prever a safra de soja se tornou urgente

    O Brasil é o maior produtor mundial de soja há pelo menos uma década, segundo o Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (USDA). Na safra 2023/2024, no entanto, o setor enfrentou uma lição dura: estimativas iniciais da Conab projetavam 162 milhões de toneladas, mas o resultado final ficou em 147,7 milhões. Uma queda de quase 10%, atribuída a períodos de calor extremo e chuvas irregulares. O prejuízo estimado para o setor produtivo superou R$ 28 bilhões, de acordo com relatório da FAO.

    É justamente nesse contexto de crescente instabilidade climática que ferramentas preditivas como a desenvolvida pela equipe ganham relevância. “O momento na agricultura é uma era de ouro em comparação com o passado, quando faltavam dados para fazer análises”, afirma Michel Eustáquio Dantas Chaves, professor da Unesp e colaborador do estudo. “Dados de satélite permitem monitorar safras e ciclos de produção, algo que até pouco tempo era inviável, especialmente em nível de cultura.”

    Como o modelo funciona

    A pesquisa, desenvolvida como dissertação de mestrado de Ester de Carvalho Pereira, da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq/USP), sob orientação da professora Ana Cláudia dos Santos Luciano, utilizou algoritmos de aprendizado de máquina para identificar quais variáveis tinham maior peso na estimativa de produtividade.

    Os resultados mostraram que precipitação acumulada, radiação solar e déficit hídrico foram os fatores climáticos mais determinantes. Entre os dados de satélite, destacaram-se bandas espectrais relacionadas ao infravermelho e ao chamado red edge, uma faixa altamente sensível à atividade fotossintética das plantas.

    A partir daí, os pesquisadores construíram seis modelos distintos, cada um correspondendo a uma janela temporal diferente do desenvolvimento da cultura, de 30 a 180 dias após o plantio. O melhor desempenho ocorreu no modelo de 150 dias, período coincidente com o enchimento de grãos — fase decisiva para a produtividade final da soja.

    “Considerando um modelo que utilizava todas as informações dos seis meses estudados, tínhamos aproximadamente 400 variáveis. Mas quando criamos um modelo de 30 dias, que já gerou um resultado bem interessante, trabalhamos com cerca de 80 variáveis”, explica Ester.

    Limitações e potencial de aplicação

    Os pesquisadores reconhecem que o modelo não substitui levantamentos de campo realizados por órgãos oficiais, mas pode complementá-los com monitoramento contínuo em larga escala. Uma das principais dificuldades encontradas foi a ausência de dados detalhados em nível de propriedade rural, o que levou o grupo a recorrer a mapeamentos do IBGE e do projeto MapBiomas.

    “Se você quiser um nível de detalhe para que o produtor veja de fato a área dele, o modelo não vai atender. Mas em nível de governo, município e política pública, o trabalho se aplica muito bem”, avalia Luciano.

    O estudo também evidencia um problema estrutural recorrente na ciência brasileira: a desvalorização de dados produzidos nacionalmente. “Temos tantos monitoramentos feitos por nós, com tecnologia brasileira, que muitas vezes são subutilizados aqui, mas utilizados por outros países”, diz Luciano. China, Estados Unidos e União Europeia mantêm sistemas próprios de monitoramento das lavouras brasileiras a partir de bases de dados do Brasil.

    Chaves reforça a crítica à falta de financiamento. “O dado é útil, acessível, cada vez mais preciso e existem cada vez mais pessoas que entendem de geoprocessamento, mas falta investimento condizente para ampliar o retorno à sociedade.” A limitação de recursos já levou ao encerramento de programas como o Cafésat e o Canasat, mantidos pelo INPE, e ameaça a continuidade de outros, como o TerraClass e o Prodes.

    Próximos passos

    Apesar dos desafios, o grupo segue aprimorando as ferramentas. Atualmente, os pesquisadores publicam boletins periódicos de monitoramento da soja em Goiás, Mato Grosso do Sul e Paraná, usando índices de vegetação obtidos por satélite. Em paralelo, Ester desenvolve seu doutorado com foco na cana-de-açúcar, próximo desafio da equipe.

    Para Chaves, o caminho passa necessariamente pela integração de diferentes bases de dados públicas. “Se não soubermos cruzar os dados do IBGE com os da Conab, do INPE ou da Embrapa, estaremos perdendo como cadeia produtiva e como Estado-nação.”

  • Conheça as estratégias do produtor contra o El Niño em 2026

    Conheça as estratégias do produtor contra o El Niño em 2026

    O setor produtivo brasileiro já monitora com atenção as projeções para o próximo ciclo. O Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (Cemaden) indica uma probabilidade de 80% de ocorrência do fenômeno El Niño no segundo semestre deste ano. Com intensidade prevista de moderada a forte, o fenômeno deve elevar a temperatura dos oceanos em cerca de 1,5 °C, o que impacta diretamente o desenvolvimento da safra 2026/27.

    O aquecimento da superfície do Oceano Pacífico na região Niño 3.4 define a força do fenômeno. Embora a confirmação exata da intensidade deva ocorrer entre agosto e setembro, especialistas recomendam atenção imediata.

    Gilberto Coelho, engenheiro agrícola, professor e diretor de Meio Ambiente da UFLA. Foto: Divulgação

    Atualmente, o campo conta com aliados poderosos para antecipar esses cenários. O uso de Inteligência Artificial (IA), redes neurais e modelos físico-matemáticos elevou a precisão das previsões meteorológicas. Segundo o engenheiro agrícola Gilberto Coelho, a evolução das imagens de satélite e a expansão das estações meteorológicas garantem resultados muito mais assertivos do que no passado, permitindo um planejamento estratégico robusto.

    O desafio da irregularidade climática

    O El Niño desenha um mapa de contrastes para o Brasil: chuvas acima da média na região Sul e estiagens severas no Centro-Norte e Nordeste. Já o Sudeste e o Centro-Oeste devem enfrentar maior instabilidade e ondas de calor intensas.

    Felipe Schwerz, professor da Universidade Federal de Lavras (UFLA). Foto: Divulgação

    A principal preocupação dos especialistas não é apenas o volume total de chuva, mas a sua distribuição. Felipe Schwerz, professor da UFLA, alerta que a precipitação pode se concentrar em poucos períodos, gerando lacunas hídricas em fases sensíveis das culturas. Essa falta de água, somada ao calor excessivo, prejudica processos vitais das plantas, como a fotossíntese, o crescimento e o florescimento.

    Estratégias para proteger a produtividade

    Diante de um cenário de custos elevados e margens pressionadas, a gestão profissional da propriedade torna-se indispensável. Para mitigar os riscos, os produtores devem focar em:

    • Monitoramento constante de dados agrometeorológicos.
    • Escolha criteriosa de insumos e cultivares tolerantes ao déficit hídrico.

    Contratação de seguro agrícola

    Além da gestão, a biotecnologia oferece soluções diretas contra o estresse térmico. Renato Menezes, da Agroallianz, destaca que tecnologias como Osmobetan e Amino 75 ajudam a manter o equilíbrio metabólico das plantas mesmo sob condições extremas. Essas ferramentas preservam processos como o pegamento de flores e o desenvolvimento de grãos, garantindo maior estabilidade para o produtor em safras marcadas pela instabilidade climática.

    Imagem gerada por IA

    Com as mudanças no clima, o sucesso da agricultura brasileira depende, cada vez mais, da capacidade do produtor em aliar tecnologia e planejamento preventivo.

  • Brasil gera energia demais e ainda assim desperdiça, alertam missões no Vale do Silício

    Brasil gera energia demais e ainda assim desperdiça, alertam missões no Vale do Silício

    O Vale do Silício, berço de muitas das disrupturas tecnológicas que o Brasil tenta copiar, hoje vive uma autêntica mudança de identidade. E não é só sobre novos produtos: a própria forma de inovar está sendo redesenhada pela inteligência artificial.

    Enquanto o Vale do Silício se torna um laboratório de uso intensivo de IA, o Brasil volta a olhar para esse polo tentando traduzir esse modelo para o setor energético. A missão técnica organizada pela Insight Energy, liderada pelo CEO Sérgio Fagundes, passou por empresas que já operam com equipes enxutas, muitas vezes apoiadas por agentes de IA, e voltou com um alerta claro: o país tem potencial energético, mas ainda pouca cultura de eficiência e dados.

    “É impressionante ver o tamanho das fábricas voltadas para inovação, pesquisa e desenvolvimento. Existe um ecossistema inteiro funcionando de forma integrada, com foco em eficiência e melhoria contínua de processos”, relatou.

    A diferença é que, lá, a IA entra para acelerar testes, simulações e até automação de linhas de produção. Aqui, o desafio ainda é mais básico: organizar processos, reduzir ineficiências e parar de perder energia que já foi gerada.

    O Brasil gera energia demais e esbanja

    O Brasil enfrenta um problema pouco divulgado: em certos momentos, o sistema gera energia a mais e, em vez de aproveitá‑la, precisa desligar usinas. Isso acontece em um cenário em que 44,3% da matriz vem das hidrelétricas, 22,5% da solar e 13,4% da eólica.

    Hidrelétricas, por design, funcionam melhor em regime contínuo. Quando o operador corta produção, desgasta equipamentos e aumenta custos indiretos. “Hoje, em determinados momentos, geramos tanta energia que precisamos desligar hidrelétricas. Com o uso de baterias, seria possível armazenar esse excedente e otimizar o sistema”, disse Fagundes.

    O ponto central é que, enquanto o Vale do Silício discute como a IA vai reduzir estruturas e aumentar produtividade, o Brasil ainda discute como capturar e armazenar a energia que já tem à disposição.

    IA como pano de fundo dos novos modelos de fábrica

    Nos ambientes percorridos por Fagundes, a impressão é de que a IA está substituindo repetição humana, não pessoas inteiras. Equipes menores, apoiadas por agentes de IA, conseguem desenvolver e testar produtos que antes exigiriam dezenas de profissionais.

    Esse modelo impacta a forma como se pensa custo e escala. “O que diferencia um equipamento produzido em diferentes países muitas vezes é o custo. E o custo está diretamente ligado à eficiência. Se quisermos competir, precisamos produzir mais com menos, sem desperdício”, avalia o executivo.

    No setor energético, isso se traduz em modelagem de redes, previsão de geração, detecção de falhas e gestão de baterias. IA pode, por exemplo, antecipar momentos de pico de solar ou eólica e sugerir quando armazenar ou injetar energia. Ainda assim, o Brasil caminha lentamente nessa direção.

    O gargalo que segue sendo o fator humano

    O que mais surpreendeu a missão brasileira foi o contraste entre o imaginário sobre automação total e a realidade das fábricas. “Há muita gente trabalhando, homens e mulheres em igualdade, com tarefas bem definidas. O diferencial está na organização, no uso de ferramentas simples como códigos de barras e testes em cada etapa. O erro é tratado na origem, não é escalado”, destacou.

    Ainda assim, o executivo reforça que a produtividade não depende apenas de máquinas sofisticadas. “O ser humano, bem assessorado e com as ferramentas certas, produz muito bem. Todo mundo é capaz. O que existe é treinamento, disciplina e valorização de cada etapa do processo”, afirmou.

    A matéria da Folha sobre IA no Vale do Silício reforça essa leitura: o polo hoje exige mais disciplina de dados, capacidade de decidir rápido e menos “burocracia de linhas-code”. O Brasil, por outro lado, ainda convive com formação técnica desigual e curvas de aprendizado atrasadas.

    Educar, organizar e inovar

    Para Fagundes, a transição energética não depende só de leilões de baterias ou novas usinas. Depende de pessoa treinada para operar, monitorar e manter sistemas complexos. “Nosso maior potencial ainda não está sendo plenamente aproveitado porque falta qualificação. Não adianta ter recurso se não temos conhecimento para utilizá‑lo. Precisamos investir em formação técnica, em escolas profissionalizantes, em treinamento contínuo”, defendeu.

    A analogia que ele usa compõe bem o cenário. “É como uma orquestra. Cada pessoa executa sua função no tempo certo, com precisão. O resultado é harmonioso. E isso não acontece por acaso, pois é fruto de método, treinamento e dedicação”.

    Diante do que se observa no Vale do Silício, a mensagem fica mais clara: o Brasil corre o risco de chegar atrasado para o próximo ato da revolução energética se não conseguir, ao mesmo tempo, elevar o nível técnico da mão de obra e incorporar inteligência artificial na forma como planeja, gera e armazena energia.

  • IA mapeia 50 anos de impacto da pesquisa agrícola

    IA mapeia 50 anos de impacto da pesquisa agrícola

    Um estudo inovador usou inteligência artificial para analisar meio século de avaliações sobre o impacto da pesquisa agrícola em todo o mundo. Como resultado, a pesquisa revela tendências, lacunas e prioridades que podem orientar políticas públicas e estratégias globais de inovação no campo.

    As avaliações de impacto agrícola tornaram-se essenciais para governos, financiadores e instituições científicas. Em geral, elas ajudam a medir com precisão os efeitos de políticas e tecnologias voltadas ao desenvolvimento sustentável.
    De acordo com Daniela Maciel Pinto, analista da Embrapa Territorial, o levantamento examinou 239 estudos publicados entre 1969 e 2022. A análise identificou mudanças nos métodos, no volume de pesquisas e nos temas estudados ao longo do tempo.

    Segundo ela, o primeiro artigo, publicado em 1969, já destacava a importância de aprimorar a gestão dos recursos públicos aplicados à pesquisa agrícola. Desde então, a área evoluiu acompanhando transformações globais, da Revolução Verde à atual crise climática.

    Seis grandes temas dominam as pesquisas

    O estudo agrupou os trabalhos em seis grandes áreas:
    • Economia e desenvolvimento agrícola (49 estudos): foco em eficiência, produtividade e investimentos, com destaque para grãos como sorgo e cevada;
    • Inovação e desempenho tecnológico (37): análise da qualidade, difusão de conhecimento e culturas como milho e cana-de-açúcar;
    • Segurança alimentar e mudanças climáticas (33): integração entre produção, adaptação e igualdade de gênero;
    • Gestão de recursos e sustentabilidade (31): avaliação de impactos ambientais e redução da pobreza rural;
    • Impactos sociais e transformações institucionais (47): participação social e fortalecimento de políticas agrícolas;
    • Adoção de tecnologias sustentáveis (42): foco em pequenos produtores, inovação e aumento de renda.
    As projeções indicam que, até 2030, os temas ligados à sustentabilidade e gestão de recursos devem crescer acima da média. As áreas de adoção de práticas sustentáveis podem avançar 233%, enquanto gestão de recursos deve crescer 122%.

    Metodologias mais diversas e interdisciplinares

    Para Adriana Bin, pesquisadora da Unicamp, o levantamento identificou 73 técnicas diferentes, divididas em três categorias: desenho da avaliação, coleta e análise de dados. Ela destaca que as abordagens quantitativas perderam espaço para os métodos qualitativos e mistos, especialmente a partir dos anos 2000, com o avanço da ciência de dados.

    Os impactos sociais e institucionais concentraram a maior diversidade de métodos, seguidos por inovação tecnológica e desempenho. Já os grupos de economia agrícola e tecnologias sustentáveis empataram em variedade metodológica.

    Para Geraldo Stachetti Rodrigues, pesquisador da Embrapa Meio Ambiente, temas sociais complexos exigem maior diversidade de abordagens. Ele afirma que as avaliações precisam integrar diferentes métodos para captar as múltiplas dimensões dos impactos agrícolas.

    Inteligência artificial impulsiona novas análises

    O diferencial da pesquisa foi o uso de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN), como tokenização, análise de bigramas e modelagem de tópicos. Ou seja, essas ferramentas permitiram identificar padrões e tendências que dificilmente seriam percebidos em análises convencionais.

    A equipe analisou inicialmente 447 artigos das bases Scopus e Web of Science, refinando-os até chegar ao conjunto final de 239. Foram aplicados métodos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina, como o LDA (Latent Dirichlet Allocation), para organizar os textos em seis grupos temáticos.

    Daniela Maciel Pinto destaca que a pesquisa também criou um dicionário com 103 métodos e técnicas usados em avaliações de impacto, servindo como guia prático para pesquisadores e gestores públicos.

    Evolução histórica das avaliações agrícolas

    O estudo mostra que as avaliações de impacto seguiram o ritmo da agricultura mundial. Nos anos 1950 e 1960, as análises focavam o retorno econômico das inovações da Revolução Verde. A partir dos anos 1970, surgiram preocupações ambientais e sociais, dando origem a métodos como a Avaliação do Ciclo de Vida (ACV).

    Nas décadas seguintes, abordagens participativas e qualitativas passaram a incluir questões de gênero e equidade. A partir de 2010, cresceram as avaliações sistêmicas alinhadas aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS). Mais recentemente, big data e tecnologias digitais entraram no campo, ampliando as possibilidades de análise e previsão.

    Desafios e lacunas da pesquisa

    Apesar dos avanços, o estudo aponta lacunas relevantes. Poucas avaliações tratam de culturas essenciais à segurança alimentar global, como arroz, trigo, batata e inhame, que aparecem em apenas 10% dos estudos.
    Além disso, ainda há poucas pesquisas experimentais, mesmo em áreas que se beneficiariam dessas metodologias.

    Ao mesmo tempo, outra limitação é o alcance das bases de dados. Ou seja, a análise se restringiu a publicações indexadas nas plataformas Scopus e Web of Science, o que pode ter deixado de fora trabalhos relevantes de outros repositórios.

    Ciência, sustentabilidade e responsabilidade social

    As avaliações de impacto agrícola deixaram de ser apenas instrumentos técnicos. Em geral, hoje, elas representam mecanismos de responsabilidade institucional, alinhados aos princípios da Pesquisa e Inovação Responsáveis (RRI).

    Essas ferramentas aproximam a ciência agrícola de valores éticos, sociais e ambientais, fortalecendo sua relevância para a sociedade. Os autores destacam que a inteligência artificial complementa, e não substitui, os métodos tradicionais. Portanto, ela amplia a capacidade de análise e ajuda a conectar a pesquisa científica aos desafios globais, como mudanças climáticas, segurança alimentar e sustentabilidade.

    Em resumo, o levantamento oferece um mapa detalhado de tendências e metodologias, capaz de apoiar decisões, orientar investimentos e estimular práticas agrícolas mais resilientes e inclusivas.

    Principais achados do estudo

    • 239 publicações analisadas entre 1969 e 2022;
    • Seis grupos temáticos principais, com foco em sustentabilidade e inovação;
    • 73 técnicas de avaliação identificadas e 103 catalogadas em um dicionário metodológico;
    • Crescimento do uso de métodos mistos e ciência de dados desde os anos 2000;
    • Lacunas em culturas básicas como arroz, trigo e batata;
    • Maior avanço esperado até 2030 em práticas sustentáveis e gestão de recursos.

  • Inteligência Artificial no WhatsApp revoluciona controle de custos agrícolas

    Inteligência Artificial no WhatsApp revoluciona controle de custos agrícolas

    A Syngenta Digital lança uma inovação que promete transformar a gestão agrícola brasileira. A empresa integrou Inteligência Artificial ao seu software Cropwise Balance. Agora produtores rurais podem registrar o consumo de insumos através de áudios pelo WhatsApp.

    A nova funcionalidade busca resolver um problema grave do setor. A falta de controle financeiro compromete até 30% da rentabilidade das propriedades agrícolas, segundo dados da própria Syngenta.

    Bruno Muller, Head de Serviços de Agricultura Digital da Syngenta, explica a dificuldade dos produtores. “O que prometem em clique, cobram em tempo. E tempo é exatamente o que falta”, afirma o executivo.

    A realidade do campo confirma essa análise. Escassez de mão de obra e sistemas complexos fazem muitos produtores desistirem do controle detalhado. O resultado é uma gestão “no escuro” com alto risco de prejuízos.

    Muller destaca os principais problemas dessa gestão deficiente:

    • Perda de produtos por vencimento
    • Compra emergencial a preços altos
    • Ajustes de estoque na casa dos milhões

    O executivo compartilha um exemplo real. “Um cliente precisou ajustar R$ 13 milhões em estoque. Isso equivale a 62% do custo da safra de soja. Um alto valor em produtos com destino desconhecido.”

    IA simplifica gestão complexa

    A tecnologia do Cropwise Balance funciona de forma intuitiva. A IA interpreta o áudio do operador rural. O sistema atualiza automaticamente o estoque. Depois calcula os custos por talhão. Por fim, gera informações precisas em tempo real.

    Diego Ramires, Gerente de Produto da Syngenta, ressalta a importância da praticidade. “Com um simples áudio, o operador deixa de ser executor. Ele se torna um aliado estratégico, gerando dados no ritmo da fazenda”, explica.

    A solução vai além do registro simples de dados. O Cropwise Balance cria um “mapa do lucro” completo. O sistema cruza custos, produtividade e rentabilidade de cada talhão.

    Essa visão detalhada oferece vantagens estratégicas. O agricultor identifica exatamente onde perde dinheiro. Também descobre onde vale intensificar investimentos. O resultado é um manejo otimizado e margem de lucro mais sólida.

    Produtor comprova eficácia da ferramenta

    Thiago Damião, produtor rural do Maranhão, já testa a tecnologia. Ele destaca os principais benefícios da ferramenta.

    “A maior diferença foi o controle total”, conta Damião. “Visualizamos o estoque em tempo real. Mais importante: tomamos decisões imediatas.”

    O produtor explica como a ferramenta mudou sua rotina. “Não esperamos mais o fim da safra para entender custos. A clareza financeira impacta diretamente nossa agilidade e resultados.”

  • IA vai ajudar a escolher a carne do churrasco

    IA vai ajudar a escolher a carne do churrasco

    Pesquisadores do Brasil, Canadá e Estados Unidos criaram um sistema de inteligência artificial (IA) que prevê a maciez e o percentual de gordura intramuscular da carne crua por meio de fotos tiradas com celular. O modelo usou 924 imagens de bifes bovinos e 514 de carne suína, capturadas em ambiente controlado com iluminação padrão, durante um ano de coleta coordenada pela equipe do pesquisador Márcio Duarte, da University of Guelph, no Canadá.

    A partir dessas imagens, o pesquisador João Dórea, da University of Wisconsin-Madison, liderou o desenvolvimento do projeto. O pesquisador Guilherme Lobato Menezes e Dário Oliveira, da Fundação Getulio Vargas (FGV EMAp), treinaram redes neurais capazes de analisar as fotos e prever a qualidade da carne. Cada imagem recebeu dados laboratoriais, como a força de cisalhamento, que indica a resistência ao corte, e o teor de gordura entre as fibras musculares.

    Categorias

    O modelo classificou cortes em categorias como “macia”, “intermediária” e “dura”, além de estimar valores numéricos exatos de maciez e gordura. A precisão do sistema mostrou-se superior à dos consumidores: ele acertou 76,5% das previsões para maciez na carne bovina, contra 46,7% dos participantes humanos. Para a carne suína, a IA atingiu 81,5% de acerto, enquanto a gordura intramuscular apresentou 77% e 79% de precisão nas carnes bovina e suína, respectivamente.

    “Estimamos o percentual de gordura intramuscular com grande precisão, algo essencial para definir a suculência e sabor da carne, e que o consumidor dificilmente avalia só olhando”, destacou Guilherme Menezes.

    Atualmente, o sistema funciona para cortes de contrafilé bovino e lombo suíno. Os pesquisadores planejam testar o modelo em outros cortes e diferentes condições. O objetivo é apoiar o desenvolvimento de aplicativos que ajudem consumidores a escolher cortes de melhor qualidade na compra. Além de preservar transparência e justiça na precificação para a indústria.

    Para o pesquisador Dário Oliveira, da FGV EMAp, essa inovação pode transformar a cadeia produtiva da carne no Brasil. O país é um dos maiores produtores e exportadores mundiais do setor. Além de gerar impacto direto na vida das pessoas e na economia do país.

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  • Do campo ao mundo: o poder da IA no agronegócio brasileiro

    Do campo ao mundo: o poder da IA no agronegócio brasileiro

    Um dos setores mais estratégicos da economia brasileira, o agronegócio, vem presenciando uma transformação em sua cadeia de produção e exportação. Com cada vez mais demandas por alimentos, eficiência, agilidade e sustentabilidade, empresas do segmento investem em ferramentas tecnológicas para atender as demandas do negócio.

    Segundo a McKinsey, a adoção tecnológica na agricultura brasileira cresceu mais de 10 pontos percentuais entre 2022 e 2023, posicionando o Brasil como o segundo país com maior crescimento entre os pesquisados.

    No centro desse movimento, está a Inteligência Artificial. Soluções que até pouco tempo pareciam futuristas já fazem parte da rotina de muitas operações agrícolas. Essas ferramentas são capazes de identificar, com precisão, a presença de pragas nas plantações, muitas vezes em estágios iniciais. E assim, permitir uma ação rápida e eficaz, assim como pode ser  empregada na análise da qualidade dos alimentos, desde a colheita até o processamento. Portanto, garantindo padrões elevados de segurança e conformidade com as exigências do mercado consumidor.

    No campo, a IA também desempenha um papel essencial na proteção das pessoas, ao monitorar áreas de risco e alertar para situações perigosas, como a aproximação de maquinários pesados, e até  condições ambientais adversas por meio do monitoramento contínuo de temperatura, umidade e outros indicadores, possibilitando a prevenção de incêndios.

    Integradas a plataformas de dados meteorológicos, é possível cruzar informações climáticas com dados históricos de produção para a tomada de  decisão mais precisa. Assim como é possível  saber o melhor momento para adubar, aplicar defensivos ou colher, o que significa aumentar a produtividade e, consequentemente, a rentabilidade da fazenda. Com a IA os produtores conseguem antecipar problemas, agir de forma preditiva e evitar perdas que, muitas vezes, só seriam percebidas tardiamente.

    Comércio exterior

    E a transformação não para nas porteiras. O comércio exterior, que sempre foi estratégico para o agronegócio brasileiro, também entra nessa jornada de automação. Plataformas de gestão de comércio exterior hoje são capazes de automatizar processos burocráticos, como a DUIMP (Declaração Única de Importação) e a DU-E (Declaração Única de Exportação), totalmente integradas ao Portal Único Siscomex.

    Essa automação é relevante no agronegócio, atendendo demandas como importação de commodities e exportação de produtos de origem animal e vegetal. Especialmente em um cenário global instável, com mudanças nas cadeias de fornecimento e medidas como o recente “tarifaço” norte-americano, que vem redesenhando os fluxos de comércio mundial. Quem tiver agilidade e eficiência para se adaptar a essas novas rotas e exigências estará melhor posicionado para ampliar suas exportações. E assim, garantir competitividade no mercado global.

    Inovar os processos de monitoramento das lavouras,  proteção ambiental ou automação do comércio exterior é um diferencial competitivo para posicionar o Brasil como um dos líderes globais diante de um cenário cada vez mais dinâmico e exigente, que requer um agro cada vez mais conectado e inteligente.

    Marcelo Maekawa. Foto: Divulgação

    *Por Marcelo Maekawa, consultor de desenvolvimento de negócios na SONDA do Brasil

    Os artigos assinados são de responsabilidade exclusiva dos autores e não refletem, necessariamente a opinião do Agro em Campo e de seus editores.

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  • Inteligência Artificial no agronegócio é um caminho sem volta

    Inteligência Artificial no agronegócio é um caminho sem volta

    A Inteligência Artificial (IA) se consolida como uma aliada estratégica do agronegócio, trazendo inovações que transformam a forma como o setor enfrenta desafios diários e as incertezas climáticas. Segundo levantamento da Statista, plataforma global de dados e inteligência de negócios, o mercado de IA no agronegócio deve movimentar cerca de US$ 4,7 bilhões por ano até 2028.

    No Brasil, a pesquisa ‘A Reinvenção do Agronegócio Brasileiro’, realizada pela PwC Brasil e divulgada em abril de 2025, aponta que 78% dos CEOs do setor planejam investir na integração de IA com plataformas tecnológicas nos próximos 12 meses. Esse índice supera a média nacional de outros setores, que é de 69%.

    Henrique Galvani, CEO da Arara Seed, primeira plataforma de crowdfunding em startups do agronegócio, destaca: “Esse dado mostra que o agronegócio brasileiro está mais atento às novas tecnologias, especialmente diante das mudanças climáticas e da necessidade constante de adaptação. A IA oferece soluções que ajudam produtores a enfrentar os extremos climáticos, aumentando a resiliência e a sustentabilidade da produção.”

    IA como ferramenta para produtividade e sustentabilidade no campo

    Henrique Galvani ressalta que a aplicação da IA vai muito além da automação. Ela inaugura uma nova era de inteligência no uso dos recursos naturais. Promovendo a redução de insumos químicos, economia de água, minimização de perdas na colheita e melhorias na logística e armazenagem.

    Hoje, já existem diversas soluções acessíveis, como:

    • Monitoramento por drones com análise preditiva
    • Recomendação automatizada de fertilizantes baseada na análise do solo
    • Previsão ideal de colheita com dados climáticos e fenológicos

    Com IA, produtores conseguem gerir recursos naturais com maior precisão, controlando em tempo real o clima, a irrigação e o desenvolvimento das plantas.

    IA e climate intelligence: antecipando riscos e otimizando decisões

    A IA também ganha espaço nas plataformas de climate intelligence, que ajudam produtores e cooperativas a antecipar riscos climáticos e tomar decisões baseadas em dados concretos. Além disso, a IA generativa auxilia na modelagem de cenários de produção, precificação de commodities e planejamento logístico. Além da aceleração do desenvolvimento de novas sementes e bioinsumos.

    Com o crescimento acelerado do mercado de IA e a adesão crescente dos líderes do setor, o agronegócio brasileiro demonstra que a inovação tecnológica deixou de ser opção para se tornar um diferencial competitivo essencial. Henrique Galvani conclui:

    “A Inteligência Artificial não é mais uma tendência distante. Ela já transforma o agro e prepara o setor para os desafios de um mundo em constante mudança.”

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  • Empresa lança dupla sertaneja criada por IA para em campanha

    Empresa lança dupla sertaneja criada por IA para em campanha

    Em uma iniciativa inovadora que une música, tecnologia e agricultura, a Syngenta acaba de lançar Bio & Lógico, a primeira dupla sertaneja desenvolvida por Inteligência Artificial (IA). Os personagens, Willian e Newton, são irmãos gêmeos virtuais criados para popularizar o uso de soluções biológicas no campo, combinando entretenimento e educação em uma campanha pioneira no setor.

    Desenvolvidos pela agência Pixit com modelagem 3D e análise de dados agrícolas, os artistas digitais farão parte de uma estratégia multiplataforma, incluindo videoclipes, webséries, parcerias com influenciadores e participação em eventos do agro. A proposta é desmistificar os bioinsumos e mostrar, de forma lúdica, como eles podem aumentar a produtividade e a sustentabilidade nas lavouras.

    “Queremos falar a língua do produtor rural, criando empatia por meio da música e do entretenimento. Essa campanha une tradição e inovação para mostrar que os biológicos são aliados poderosos no campo”, explica Jéssica Oikawa, Gerente de Marketing da Syngenta.

    A campanha terá nove videoclipes em que a dupla transforma as soluções da Syngenta Biologicals em hits sertanejos. A apresentação dos produtos da empresa destacará de forma criativa os benefícios no controle de pragas, na promoção da saúde do solo e no aumento da resistência a estresses ambientais.

    Além disso, uma websérie de oito episódios trará depoimentos de produtores rurais e especialistas, com a dupla convertendo suas experiências em versos musicais. A estratégia também inclui a série “Especialista Com Prova”, gravada no Centro de Pesquisa da Syngenta na Itália, onde experts testemunham a eficácia dos bioinsumos.

    Gamificação e interação: Plataforma digital engaja produtores

    Para ampliar o alcance da campanha, a Syngenta lançará “A Estância”, um site interativo que funcionará como hub da dupla Bio & Lógico. Nele, os usuários poderão:

    • Acessar informações sobre bioinsumos;
    • Jogar “BioDefender”, um game onde o objetivo é proteger lavouras usando biológicos;
    • Participar de cursos via app “No Alvo”;
    • Acumular pontos no programa Acessa Agro e trocá-los por brindes.

    Ainda como parte da ação, influenciadores do agro produzirão conteúdos exclusivos com a dupla, reforçando a mensagem de forma descontraída. E em eventos do setor, o público poderá conferir flash mobs com as músicas de Bio & Lógico.

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  • IA impulsiona controle de plantas daninhas em lavouras

    IA impulsiona controle de plantas daninhas em lavouras

    O uso de inteligência artificial (IA) está revolucionando o manejo de plantas daninhas em lavouras de cana-de-açúcar no Brasil. E trazendo mais precisão e eficiência para um dos maiores desafios do agronegócio nacional. Com a expectativa de que a safra 2025/26 alcance 671 milhões de toneladas, segundo o Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (USDA), o país reforça sua liderança global na produção de cana e açúcar. Para manter esse protagonismo, o setor aposta em tecnologia de ponta para combater espécies invasoras como mamona, corda-de-viola e mucuna-preta, que ameaçam a produtividade e a qualidade das lavouras.

    IA no campo: precisão e economia no manejo

    Ferramentas baseadas em inteligência artificial, como as oferecidas pela Taranis do Brasil, têm se destacado como aliadas estratégicas no campo. Segundo Fábio Franco, gerente-geral da empresa, a tecnologia proporciona “maior precisão na definição do manejo mais adequado para controlar espécies invasoras, contribuindo para a manutenção da produtividade e da competitividade das lavouras”.

    A presença de plantas daninhas como mamona, corda-de-viola e mucuna-preta é um dos principais entraves para o desenvolvimento saudável da cana-de-açúcar. “Essas plantas competem com a cana por recursos como luz, água e nutrientes. O que leva a uma diminuição no desenvolvimento da cultura principal, resultando em menores rendimentos”, explica Franco.

    A mamona, por exemplo, pode reduzir a produtividade da cana em até 80%. Além de se transformar em arbusto e dificultar o trabalho das colhedoras, causando paralisações e aumentando os custos operacionais. “A presença dessa planta invasora na lavoura, em forma de sementes ou outros materiais, reduz a qualidade da matéria-prima e pode gerar problemas na indústria, impactando a produção de açúcar e álcool”, detalha o gerente.

    A corda-de-viola, ao cobrir a cana, bloqueia a luz solar e reduz a capacidade da planta de realizar a fotossíntese, prejudicando a produção de sacarose. Além disso, pode se enrolar nas máquinas colhedoras, entupindo-as e dificultando o processo de colheita, o que reduz a eficiência e aumenta os custos. Já a mucuna-preta, ao crescer sobre a lavoura, diminui a fotossíntese, dificulta a colheita e serve de hospedeira para pragas e doenças, podendo reduzir a produtividade em até 50%.

    Mapeamento digital e relatórios inteligentes

    Para enfrentar esses desafios, a Taranis do Brasil utiliza monitoramento aéreo com drones e câmeras de alta resolução, capazes de capturar imagens com menos de 1 mm por pixel. Essas imagens são analisadas por sistemas de IA alimentados por um banco de mais de 500 milhões de fotos e algoritmos avançados. “A identificação precisa, reforçada pelo uso de inteligência artificial, também desempenha um papel essencial nesse processo”, destaca Franco.

    Após a identificação das plantas daninhas, a plataforma gera relatórios de diagnóstico detalhados sobre a distribuição e a área de cobertura da infestação. “Com essas informações em mãos, o produtor pode elaborar sua estratégia para eliminação dessas pragas já sabendo exatamente onde elas precisam ser atacadas. O uso da IA proporciona economia tanto de mão de obra quanto de recursos para o combate a essas plantas daninhas”, afirma o gerente-geral da Taranis.

    Os relatórios podem ser acessados online, com filtros interativos, ou baixados em PDF ou Exce. E permite ao produtor acompanhar a evolução da lavoura ao longo dos anos e monitorar o surgimento de novas ameaças.

    Manejo integrado e sustentabilidade

    Além do uso de herbicidas, o manejo das plantas invasoras pode envolver práticas culturais, como rotação de culturas e cobertura morta. A combinação dessas estratégias com a identificação digital potencializa o controle, reduzindo perdas e custos.

    “Fazer uso dessa tecnologia hoje é um investimento, uma vez que os dados ficam arquivados, e assim o produtor pode acompanhar ano a ano a evolução da sua cultura e monitorar com mais clareza o surgimento de possíveis ameaças à lavoura”, reforça Franco.

    Com a adoção crescente de inteligência artificial no campo, o setor sucroenergético brasileiro ganha em produtividade, sustentabilidade e competitividade. E consolida sua posição de liderança mundial e mostrando que inovação e tradição podem caminhar juntas no agronegócio.

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