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A “agricultura de precisão” é uma das tendências mais significativas na agricultura moderna. Um dos primeiros exemplos foi a tecnologia de “direção automática”, fruto do trabalho na NASA. Ela usa GPS ou outra entrada de georreferenciamento para guiar tratores e outros equipamentos de uma forma que evita sobreposições ou falhas no controle de sementes, fertilizantes ou pragas e pode até mesmo garantir que todo o “tráfego de rodas” seja limitado a certas trilhas, de modo que a maior parte do campo nunca seja compactado.

Outras aplicações incluíram a entrega detalhada e variável de sementes, produtos de controle de pragas ou fertilizantes com base em dados espaciais de imagens aéreas de satélite ou drones, ou dados de rendimento de colheitas anteriores. Todas estas ferramentas ajudam os agricultores a maximizar a produtividade, ao mesmo tempo que minimizam os fatores de produção e os custos associados.

Existem ainda outros exemplos de agricultura de precisão baseados em dados em tempo real, coletados pelo equipamento à medida que ele se move pelo campo. Um exemplo é a tecnologia “See and Spray”, da John Deer, que usa uma câmera integrada e IA para identificar ervas daninhas específicas para pulverização localizada.

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Há outra nova tecnologia de agricultura de precisão que utiliza dados baseados em câmeras em tempo real, mas, neste caso, está sendo usada para visualizar como as gotas de pulverização estão se formando nas superfícies das plantas. Um ex-aluno do MIT (Massachusetts Institute of Technology), chamado Vishnu Jayaprakash, teve alguma exposição familiar ao processo de pulverização de culturas e reconheceu que o desafio básico nesse processo é como fazer com que um sistema de distribuição à base de água interaja eficientemente com a superfície cerosa de uma planta.

E há toda uma lista de variáveis ​​que influenciam este processo, incluindo os efeitos dos surfactantes na mistura de pulverização na tensão superficial do líquido, na pressão, no fluxo e na configuração do bico do dispositivo de aplicação, e na temperatura, intensidade da luz solar, vento e umidade no momento da pulverização. Nem sempre se pensa no MIT como um lugar que desenvolve tecnologias agrícolas, mas acabou por ser um bom local para trabalhar na tecnologia de imagem específica e na IA necessária para traduzir isso numa solução prática para os agricultores.

Chamada AgZen, com sede em Cambridge, Jayaprakash formou uma empresa apoiada por capital de risco e desenvolveu um sistema de duas câmeras que pode ser conectado a equipamentos de pulverização típicos e usar imagens da solução pulverizada na(s) planta(s) alvo, a fim de realizar os ajustes necessários para obter um grau ideal de cobertura com gotas de tamanho adequado.

Este sistema pode ser usado para fazer ajustes em movimento, a fim de obter a cobertura de pulverização “perfeita”. Muitas vezes, isso pode permitir que um agricultor obtenha excelente eficácia de uma pulverização usando apenas 20-30% da quantidade de produto por hectare. O agricultor tem um incentivo óbvio para poupar dinheiro no tratamento, desde que este ainda seja eficaz em termos de controle de pragas, fertilização, modificação do crescimento das plantas ou outros objetivos. A tecnologia foi testada para uso na desfolha de algodão na Texas A&M (Universidade do Texas) e funcionou com 50% da taxa de uso mais baixa no rótulo normal do produto.

Agora, a tecnologia começou a ser testada em uvas viníferas, onde uma redução de 30% na taxa de aplicação ainda foi eficaz. Ainda em relação aos testes, Susan Scheufele, pesquisadora de extensão da Universidade de Massachusetts, conduziu um trabalho experimental de campo com esta tecnologia em hortaliças. Os seus testes confirmaram a poupança de custos com pesticidas e o nível de proteção das culturas que ainda pode ser alcançado nesse sistema.

Chamado de Real Coverage, o sistema da AgZen pode ser integrado à maioria dos equipamentos de pulverização existentes. Nos EUA, a startup está alugando o equipamento para uso em 26 mil hectares, trabalhando em 100 áreas de lavouras no próximo ano.

O principal benefício desta tecnologia está na economia de custos para os agricultores, e não em qualquer problema de segurança associado a pesticidas e outros produtos. Essas importantes ferramentas agrícolas são muito bem regulamentadas pela EPA (sigla para Agência de Proteção Ambiental dos Estados Unidos) para garantir que, no momento em que as culturas chegam ao nível do consumidor ou da alimentação animal, quaisquer resíduos dos produtos químicos ou dos seus metabolitos estejam bem abaixo de quaisquer concentrações perigosas.

A EPA coleta os volumosos e muito caros dados de toxicidade e destino ambiental que exige da parte que busca o registro e estabelece limitações de padrões de uso destinados a garantir que os resíduos ficarão abaixo da tolerância específica da cultura/produto. Essa é uma maneira complicada de explicar como o rótulo da EPA foi projetado para garantir que o produto possa ser usado com segurança (por exemplo, quanto pode ser usado no total e em cada aplicação, quão próximo é o momento em que um trabalhador agrícola retornará ao campo e quanto tempo antes da colheita).

Todos os anos, o USDA vai ao nível atacadista do mercado consumidor reunir amostras de frutas e vegetais, no que é chamado de Programa de Dados sobre Pesticidas. Os mais recentes resultados foram publicados no início deste ano, nos quais mais de 99% das 10.665 amostras de 23 produtos não apresentavam resíduos acima das tolerâncias conservadoras. Este histórico pode ficar ainda melhor com a crescente implementação de métodos de Agricultura de Precisão, incluindo agora a inovação da AgZen.

*Steven Savage é colaborador da Forbes EUA e escreve sobre tecnologias relacionadas à alimentação e agropecuária. É biólogo formado na Stanford, mestre e Ph.D em fitopatologia.

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