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Inovação

Tecnologia mostra momento certo de aplicar fungicidas na lavoura

Solução digital da Basf com Inteligência Artificial tem assertividade de 99% na comparação com análises de especialistas

Nome Colunistas

Fernanda Farias | Porto Alegre | fernanda.farias@estadao.com

18/10/2024 - 18:16

Foto: Basf/Divulgação
Foto: Basf/Divulgação

A hora certa de entrar com fungicidas na lavoura de soja e garantir plantas saudáveis é um desafio para os agricultores, mesmo seguindo as recomendações dos produtos. E uma aplicação em tempo errado pode ser a diferença entre uma lavoura produtiva e uma afetada pela ferrugem asiática. 

Hoje, a ferrugem é um dos principais problemas da soja e pode provocar perdas de até 90%, segundo a Embrapa. Em média são necessárias de três a quatro aplicações de fungicidas, além de um manejo com muita atenção. 

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“Cada dia de atraso na aplicação do fungicida pode significar uma perda de produtividade de até R$ 100 por hectare”, avalia Davi Köhntopp, pesquisador de novos produtos do xarvio® Digital Farming Solutions, a marca global de agricultura digital da BASF. 

A empresa está lançando a Timing de Aplicação, uma solução digital que promete precisão na aplicação dos fungicidas. Baseada em Inteligência Artificial, a ferramenta analisa informações e dados sobre clima, fase da planta, características genéticas de tolerância ou não a doenças, entre outras variáveis, para recomendar o momento ideal para a entrada de fungicidas. 

“Por exemplo, você fez a primeira aplicação, e quando está chegando a data recomendada para a segunda aplicação, se o ambiente não for favorável para a ocorrência de doenças, a ferramenta vai mostrar isso e indicar que ainda não precisa de uma nova aplicação. Assim você não gasta o produto antes do tempo, e evita que, aplicando o fungicida sem a necessidade, vá faltar a ação dele lá na frente, quando for mais suscetível”, explica o pesquisador.

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Além de analisar as informações da planta, a solução avalia as condições do clima de hora em hora, em tempo real, e para os próximos sete dias. Ela não substitui o profissional, mas é uma aliada na tomada de decisão. “A gente aliou IA, tecnologia de ponta e conhecimento técnico. A solução possibilita ganhar escala e realizar análises em áreas muito maiores, que seriam humanamente inviáveis de percorrer, gerando mais economia e eficiência”, afirma Köhntopp ao Agro Estadão.

Ferramenta mostra dados em tempo real. Foto: Basf Divulgação

Assertividade de 99% na comparação com recomendação dos especialistas

A ferramenta reproduz o que um engenheiro agrônomo faria – praticamente igual. Segundo Köhntopp, o modelo foi testado comparando a sua análise com a atuação dos especialistas em áreas experimentais. 

“Esses especialistas iam visitar todos os dias. Especialistas com 15, 20 anos de experiência. E o modelo replicou as decisões com 99% de assertividade”, conta o executivo. “Na prática, isso quer dizer que, ao utilizar a IA, o agricultor tem um suporte adicional para a melhor tomada de decisão na aplicação de fungicidas, com base em dados, para seguir as melhores práticas de manejo preventivo, defendidas por especialistas na área”, completa. 

Köhntopp diz ainda que o acerto não é de 100% porque sempre existe “um pequeno desvio” entre os modelos e a realidade e, por isso, o sistema está em constante aprimoramento. A ferramenta foi importada da Alemanha e vem sendo validada desde 2018. Na cultura do milho, o produto já é usado desde o ano passado. Para a soja, está disponível nesta safra e custa R$ 4 mil para uma área de até 2 mil hectares. 

De acordo com os estudos realizados pela BASF, a solução digital baseada em IA teve resultados agronômicos confiáveis no controle de fungos causadores das seguintes doenças:

  • cercospirose (Cercospora kikuchii)
  • mancha alvo (Corynespora cassiicola)
  • míldio (Peronospora manshurica)
  • mancha parda (Septoria glycines)
  • ferrugem asiática (Cercospora sojina)
  • mancha do olho de rã (Cercospora sojina)
  • antracnose (Cercospora sojina)
  • crestamento bacteriano (Pseudomonas savastanoi pv. glycinea)

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