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DESTAQUE LINHA 2Notícias

Inteligência artificial ajuda fruticultores no manejo do pomar

por redação 24/02/2021
escrito por redação 24/02/2021

Tecnologia pode reduzir em 20% o consumo de insumos, com o uso dos mapas, além de evitar que o solo seja saturado com nutrientes e agroquímicos

 

O futuro tecnológico no agronegócio, que há alguns anos parecia ser algo tão distante, chegou e já é uma realidade dentro das fazendas. Com a tecnologia LeafSense, por exemplo, os fruticultores têm à disposição sensores e inteligência artificial para ajudar no manejo das culturas. Ela foi desenvolvida pela startup Adroit Robotics, e reúne informações detalhadas de produtividade e saúde dos pomares, analisando plantas e frutos um a um, de forma totalmente automatizada.

O diretor de tecnologia da empresa, Angelo Gurzoni Jr, explica que os sensores geram imagens de altíssima resolução que são enviadas para algoritmos que analisam tudo de forma individual, em detalhes. “A tecnologia LeafSense traz uma visão abrangente do pomar. Quantidade de frutos, curvas de maturação (maduros ou verdes), diâmetros e taxa de queda no chão são apresentadas juntamente com informações sobre as plantas, como número de árvores ausentes e replantios, cubicagem (volumetria), altura das copas e presença de cipós e daninhas. O fruticultor também conta com acesso às imagens de alta resolução do pomar, georreferenciadas, atuais e históricas”, detalha.

Além disso, a LeafSense, com todos esses indicadores, também pode ser apresentada como linhas de evolução temporal, permitindo o acompanhamento das ações de manejo. É possível também visualizar comparativos dos indicadores entre diferentes datas, setores, variedades e outros aspectos do pomar, e até entre fazendas.

Cada pomar monitorado pela tecnologia contribui para o aumento contínuo da base de conhecimento do sistema. Segundo Gurzoni Jr, na citricultura, os próximos passos serão a combinação dos modelos de produtividade com as condições climáticas e o histórico de manejo do pomar. “Assim será possível fazermos recomendações de aumento de produtividade, bem como o constante refinamento dos modelos de detecção de pragas, doenças e deficiências nutricionais”, conta.

Tecnologia para diversas culturas

Embora a tecnologia LeafSense tenha sido lançada com foco nos cítricos, foi projetada pensando também em cultivos como café, uva, maçã e manga. A empresa já iniciou experimentos em outras culturas e em breve deve apresentar versões que poderão ajudar outros fruticultores a ampliarem seus ganhos. “Com essa ferramenta será possível definir o ponto ideal da colheita, uma necessidade de muitos produtores de frutas. Através do acompanhamento do estágio de maturação, quantidade e calibre dos frutos, eles poderão atender aos critérios de tamanho e aparência das redes varejistas e também otimizar os custos de colheita”, diz Gurzoni Jr.

As informações fornecidas pela tecnologia possibilitam economia e racionalização da aplicação de insumos nas medidas e locais exatos. Estima-se uma redução que pode ultrapassar 20% no consumo de insumos com o uso dos mapas de produtividade da tecnologia, além de evitar que o solo seja saturado com nutrientes e agroquímicos.

Pragas e doenças afetam bastante os produtores de frutas, e em especial os de cítricos em climas quentes. O monitoramento de sintomas de pragas e doenças permite um complemento muito mais frequente e objetivo às inspeções convencionais e o mapeamento dos sintomas permite definir estratégias amplas e consistentes.

Parceria de sucesso

Desde o início do desenvolvimento da tecnologia, os fundadores da empresa contaram com o apoio, incentivo e sugestões do engenheiro agrônomo, Rubens Stamato, da SJS Campo Consultoria Agrícola. Ele conta que incentivou os então pesquisadores a olharem com atenção para a citricultura, onde havia viabilidade e necessidade de novas tecnologias. “Acreditei desde o início no potencial da tecnologia, cheguei a participar de experimentos, montando sensores em minha própria caminhonete para coleta de dados”, conta.

Iniciou-se assim a parceria com o consultor, que hoje recomenda e ajuda seus clientes a utilizar o LeafSense. “Inclusive uma ideia deles era de fazer um robô automotriz que carregasse os sensores pelos pomares“, relembra Stamato. A ideia acabou evoluindo para os atuais sensores montados em tratores, que permitem amostragem frequente do pomar.

Ganhando mercado

A ferramenta da Adroit Robotics já está sendo utilizada em diversas fazendas no Estado de São Paulo. “Para aqueles produtores que apresentamos o equipamento, a reação foi bem positiva e ficaram bastante impressionados. Gostaram bastante das informações que podem ser geradas”, destaca o consultor da SJS.

Ainda segundo Stamato, que atende produtores nas regiões de Paranapanema, Botucatu e Sorocaba, alguns deles que já começaram a utilizar a LeafSense, têm feito uma avaliação muito positiva principalmente pela contagem da quantidade de frutas. “Na citricultura, este hoje é um gargalo na hora de negociar a safra. Não tem como ter um número exato na mão. É difícil, por mais que a gente conheça e saiba calcular a estimativa de produção, nunca é algo preciso. Então essa tecnologia ajuda muito”, finaliza ele.

Fonte: Adroit Robotics
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            Maquinas em destaque é a divulgação certa do seu produto, para um público qualificado. Conteúdos técnicos feitos e assinados pelo Prof. Dr. Ricardo Ralisch, Doutor em agronomia da Universidade Estadual de Londrina, especialista na área. Esses conteúdos podem ser elaborados em testes no campo ou através de fichas  técnicas enviadas pelo fabricante, destacando pontos fortes do equipamento (com box e legendas, layout no verso) essenciais para o fabricante.

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            Prof. Dr. Ricardo Ralisch: Doutor em agronomia. Professor na Universidade Estadual de Londrina (UEL), pesquisador nas áreas de mecanização agrícola e manejo de solos; diretor da Federação Brasileira de Plantio Direto na Palha; e consultor da Organização das Nações Unidas para Alimentos e Agricultura (FAO). Ministra também treinamentos em uso racional de equipamentos agrícolas e adequação dos sistemas de produção.

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