Inteligência artificial contribui com os desafios da citricultura brasileira

O Brasil tem papel de destaque mundialmente quando o assunto é produção de alimentos. Hoje estamos entre os maiores exportadores de proteínas, grãos e fibras. Com as frutas cítricas também não é diferente. Laranjas, limões, limas e tangerinas são variedades conhecidas e que fazem parte da rotina do brasileiro, e de milhares de pessoas espalhadas pelo planeta. Um dos produtos de destaque deste setor é o suco de laranja, segmento que também coloca o país em posição diferenciada. De acordo com o Comex Stat, em 2020, os embarques do líquido superaram US$ 1,4 bilhão. Já no primeiro quadrimestre de 2021, a exportação já supera em 21,2% o registrado no mesmo período do ano passado. Segundo a CitrusBR, o Brasil responde por 79% do suco de laranja comercializado no mundo.

Com este protagonismo, a responsabilidade também aumenta. Se os agropecuaristas brasileiros serão os principais responsáveis em alimentar uma população crescente que, segundo a ONU, em 2050 deverá ser de 9,7 bilhões de pessoas, será preciso nestes próximos 29 anos melhorar a eficiência e produtividade dos nossos pomares. 

De acordo com o professor José Paulo Molin, do departamento de engenharia de biossistemas da ESALQ/USP, de Piracicaba/SP, nas últimas décadas houve uma reviravolta no mundo da citricultura, com a concentração da produção em um grupo menor formado por grandes produtores, e uma redução acentuada de médios e pequenos citricultores, impactando na estagnação das áreas. “O desfecho desse processo foi na primeira década dos anos 2000. Isso impactou bastante no setor segundo muitos analistas”, diz.

A área de cultivo dos citros hoje no País é composta por cerca de 702 mil hectares com base em dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Segundo Molin, mesmo o Brasil sendo o maior produtor e exportador do mundo nesse segmento, em termos de área ocupada os números não são muito animadores. “A área plantada da laranja, por exemplo, não passa de 500 mil hectares no País, já a cana-de-açúcar, está em mais de 9 mi/ha, a soja em mais de 38 mi/ha de hectares”, destaca o professor. 

Perfil dos produtores

Hoje a produção da citricultura no Brasil é bem verticalizada podendo ser classificada em três grupos: os grandes produtores, que são fornecedores da indústria, os médios e os pequenos com foco em comércios locais e no consumo de mesa. Para Molin, o grande desafio das empresas de tecnologia juntamente com as instituições de pesquisa atuantes no setor é quebrar paradigmas, ou seja, tentar responder às perguntas dos produtores, entendendo o que eles precisam e explicando como suas soluções vão resolver esses questionamentos. “Trabalhamos durante quase 12 anos em dois grandes projetos na citricultura e quando finalizamos, com números e dados impactantes com publicações até internacionais, ninguém se interessou e os estudos não seguiram. O desafio é fazer o citricultor entender os benefícios que a tecnologia traz, que vai suprir sua necessidade”, reforça o docente.

IA na agricultura de precisão

Em seu conceito, agricultura de precisão consiste em técnicas e tecnologias para lidar com a variabilidade espacial das lavouras, no caso das laranjas, pomares por exemplo. Geralmente essas mensurações são feitas por amostragens e em alguns pontos onde calcula-se posteriormente a média total da área. Porém, muitas vezes essas amostragens são pequenas e não são representativas da área sem ter o conhecimento aprofundado por talhão. “Temos que levar em conta que ao tratar pela média, como na aplicação de fertilizantes, por exemplo, podemos errar para mais ou para menos”, diz Lucas de Paula Corrêdo, PhD em engenharia agronômica e ambiental, e especialista em agricultura de precisão da Adroit Robotics, startup desenvolvida por mestres e doutores em computação e um time de agrônomos com o objetivo de reinventar o monitoramento dos pomares.

Segundo Corrêdo, dentro da agricultura de precisão, o primeiro pressuposto que a Adroit está quebrando é o paradigma de que as lavouras são uniformes. “Se a lavoura não é uniforme, ela não tem a mesma produtividade, os atributos de solo, ao longo dela não são constantes, logicamente não faz sentido, que nós a tratamos como tradicionalmente é feito na agricultura”, destaca.

Para desmistificar essa questão que a Adroit tem atuado. A startup especializada em inteligência artificial desenvolveu uma ferramenta diferenciada e única no mercado, chamada LeafSense. Ela combina inteligência artificial e sensores inteligentes para possibilitar a agricultura de precisão na fruticultura, buscando otimização a produtividade e redução de custos. A solução, por meio de sensores, captura as imagens, com uma visão frontal e lateral, gerando uma gama de dados. Entre elas, consegue avaliar os frutos de cada árvore um a um, fazendo ainda estimativas de safra, detecção de doenças e também o cálculo da volumetria de copa e isso de forma totalmente automática.

A tecnologia da empresa também é capaz de trabalhar com diversas variáveis como, por exemplo, pode mensurar a variabilidade espacial de inúmeros parâmetros da cultura. Ela possibilita, por meio de mapas de variabilidade da produtividade, identificar regiões do talhão com maior e menor potencial produtivo. Assim, é possível estimar a quantidade de nutrientes exportados pela cultura, refletida na produção no final da safra. “A partir disso, conseguimos fazer mapas de recomendação de aplicação de fertilizantes com base no que foi exportado (NPK, micronutrientes, etc). Ainda aplicarmos em taxas variadas ou por zonas de manejo. Por meio dessas estratégias, conseguimos repor o necessário, e consequentemente economizar na aplicação de insumos”, explica Corrêdo.

Além disso, consegue determinar os atributos da planta, como biomassa, nitrogênio e a produtividade em si. Somado a tudo isso, essa tecnologia fornece o mapa de produtividade, com dados únicos e precisos de quantidade e diâmetro de frutos, mensuração muito apurada, por exemplo, de quanto que está produzindo, quilos por hectare ou caixa por hectare.

Segundo o especialista, com essas informações precisas de quanto é produzido por área, é possível conseguir visualizar dentro de um mesmo talhão, onde se produziu mais, e onde produziu menos. “A partir daí, podemos fazer o processo decisório de investigação, que é poder entender dentro desse talhão os detalhes. O sensor consegue identificar se a queda na produção é por ser uma incidência de praga ou um efeito climático, se em casos da utilização da irrigação, se há um entupimento no aspersor e aquela parte do talhão recebeu menos água, ou simplesmente ser uma variável de solo”, exemplifica Corrêdo.

Decisões mais assertivas

Utilizando a inteligência da ferramenta da Adroit, o produtor terá em mãos o mapa de produtividade de suas lavouras. Nele, constará a junção ou o resultado de todos os efeitos que aconteceram durante o ciclo da cultura, seja eles por efeito de decisão agronômica, de aplicação de insumos, efeito de clima ou solo. Todos estes fatores podem comprometer o resultado final que é a produtividade.

Essa informação a nível mais apurado, de forma localizada, traz uma melhor tomada de decisão em todas as etapas da citricultura, principalmente na aplicação de insumos, como fertilizantes e defensivos. O sensor da Adroit consegue reposicionar os locais onde deve se fazer essa aplicação.

Com essa aplicação localizada há dois grandes benefícios. O primeiro é uma redução de impacto ambiental e o segundo é a questão da economia de insumos. “A sustentabilidade da produção, ao meu ver, só é possível com o uso de tecnologia e no caso da agricultura de precisão não é diferente”, diz o especialista da startup.

Ainda segundo ele, há um caminho longo a percorrer, mas essa jornada será trilhada com sucesso com a admissão de tecnologia. “Informações como estas que a Adroit fornece na gestão localizada é um diferencial, e acaba unindo as duas coisas que são ótimas: o aumento dos lucros, pois pode haver melhor produtividade e ao mesmo tempo economia de insumos, isso aliado às questões da sustentabilidade e meio ambiente”, finaliza o engenheiro agrícola.