A agricultura de precisão está atravessando uma nova fase de transformação, onde tecnologias avançadas, como Inteligência Artificial (IA), prometem levar a produtividade das lavouras brasileiras a novos patamares. Com a integração de dados históricos das safras, o Agro 4.0 possibilita um manejo mais eficiente e sustentável, adaptado às necessidades específicas de cada talhão.
Nos últimos anos, o setor agrícola já experimentou uma revolução com a chegada de tecnologias como Internet das Coisas (IoT), georreferenciamento (GNSS) e Big Data, que, ao integrar dados e otimizar processos, reduziram custos e melhoraram a eficiência das operações no campo. No entanto, a maior revolução parece estar por vir com a introdução da Inteligência Artificial, que começa a ser testada e aplicada em tratores, colheitadeiras e pulverizadores.
Embora a IA traga inúmeras promessas de automação, a transição não é simples. De acordo com Paulo Molin, professor especializado em máquinas agrícolas da ESALQ/USP, as máquinas ainda dependem de acompanhamento humano para manobras mais complexas. "A autonomia plena de uma máquina ainda esbarra em desafios, como o controle remoto e a adaptação das tecnologias às reais necessidades dos produtores", explica Molin.
Um dos maiores avanços foi a introdução de sistemas autônomos, como o OutRun da PTx, que, através de sensores avançados, permite monitoramento inteligente das operações agrícolas, promovendo maior precisão e sustentabilidade. A AGCO, por exemplo, investe fortemente em soluções que integram IA ao maquinário agrícola, como sistemas de pulverização seletiva e plataformas digitais de gestão agrícola, que otimizam o uso de insumos e recursos.
No entanto, a automação não está restrita a grandes empresas. A Massey Ferguson e a Fendt, por exemplo, estão implementando tecnologias como veículos guiados automaticamente (AGVs) nas fábricas e máquinas autônomas no campo. A Fendt Xaver, por exemplo, utiliza robôs em enxames para automatizar o plantio, com ênfase na sustentabilidade e na redução de compactação do solo.
Ainda assim, o caminho para a plena integração da IA no campo não está livre de obstáculos. Barreiras regulatórias, como as que atrasaram a regulamentação do uso de drones, ainda precisam ser superadas. Além disso, o uso de tecnologias como o controle remoto e a automação total requerem a adaptação de máquinas e equipamentos para operar em áreas de formatos diversos e sob condições climáticas variadas.
