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Falhas na colheita e aplicações imprecisas de insumos químicos são alguns dos principais problemas do agronegócio, podendo comprometer significativamente a produtividade e elevar os gastos.

Atentos a isso, pesquisadores da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS) desenvolveram uma tecnologia capaz de mapear com precisão áreas de cana-de-açúcar e soja, identificando locais onde a colheita já pode ser realizada, o replantio é necessário e onde há presença de plantas daninhas.

O processo, explica José Marcato Junior, professor da Faculdade de Engenharias, Arquitetura, Urbanismo e Geografia (Faeng) da UFMS, começa com um mapeamento de alta resolução, no qual drones capturam imagens detalhadas da lavoura para análise.

“Esse material é processado por uma arquitetura de deep learning proprietária, treinada com base em centenas de artigos científicos”, acrescenta.

No caso da cana-de-açúcar, a partir da leitura inteligente, o algoritmo identifica o local exato, com precisão centimétrica, onde a máquina agrícola deve entrar, seja para fazer o plantio ou a colheita. Isso evita que haja o pisoteio e, consequentemente, favorece a produtividade do canavial.

Quando se trata da soja, a finalidade é outra: identificar plantas daninhas invasoras. A tecnologia delimita as áreas infestadas, viabilizando a aplicação localizada de herbicidas. “A precisão é de cerca de 98%. E, na comparação com o método tradicional, que pulveriza áreas onde não há pragas, o nosso gera uma economia de insumos de até 82%, e ainda garante uma produção mais sustentável”, salienta Marcato Junior.

Ele conta que a criação da solução começou em 2018, mas não focada no agro. “Desenvolvemos arquiteturas próprias de inteligência artificial para diferentes cenários. Por exemplo, mapear queimadas no Pantanal e árvores no contexto urbano”, diz.

E continua: “No final de 2022, a Raízen nos procurou para resolvermos uma demanda urgente, que era mapear falhas e linhas de plantio em 60.000 hectares em poucos dias. Outras empresas realizavam esse serviço, só que a entrega era muito demorada. Fizemos, então, adaptações no nossos sistemas de IA e conseguimos fazer o mapeamento solicitado em menos de 24 horas”.

A partir desse trabalho, começaram a surgir outros, e o processo, que até então era acadêmico, se tornou profissional, resultando na formação da agtech GeoIA.

“A empresa que surgiu na UFMS começou a crescer com muita intuição e feeling de produtos, mas sem estruturação de negócio. Foi em 2023 que tudo mudou. Hoje, como GeoIA, temos como clientes oito das 10 maiores usinas do Brasil do setor sucroenergético, e estamos em conversas com operadores americanos”, relata Pedro Cavalcante, CEO da startup.

Segundo o executivo, a GeoIA faturou R$ 4,5 milhões em 2025 e, este ano, pretende chegar a R$ 8 milhões. “Nossa meta é escalar a empresa e, agora, mudamos nosso posicionamento, nos colocando como uma solução genérica de visão computacional para o agronegócio”, aponta.

Ele finaliza: “Nos consideramos como a OpenAI do agro, que mira na sustentabilidade financeira e ambiental dos negócios rurais”.

Por Renata Turbiani