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 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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Agro Em Campo

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