Nos últimos anos, a agricultura tem passado por grandes transformações com o avanço do Smart Farming, ou agricultura inteligente, que integra tecnologias como sensores, drones, Internet das Coisas (IoT) e Inteligência Artificial (IA).
Mas o que exatamente é essa abordagem inovadora? Como ela está sendo implementada em países como Brasil e Estados Unidos, que apresentam realidades tão distintas? E quais são os desafios enfrentadospelos produtores para adotá-la?
No Brasil, tecnologias como a amostragem de solo georreferenciada têm ganhado espaço, sendo adotadas por 64,96% dos produtores analisados (Pivoto et al., 2023). Além disso, aplicativos de gestão agrícola já estão sendo adotados por 79,49% dos agricultores, facilitando o controle de custos e a organização das atividades no campo.
Nos Estados Unidos, por outro lado, o foco está no uso de Big Data, sendores avançados e drones, permitindo monitoramento em tempo real e decisões mais rápidas e assertivas. Essas ferramentas viabilizam uma agricultura altamente precisa, com menor desperdícios de recursos.
Apesar do avanço, desafios comuns persistem em ambos os países, como a falta de capacitação técnica e infraestrutura adequada, que dificultam a adoção em larga escala (Pivoto et al., 2023).
Neste artigo, você vai entender o conceito de Smart Farming, explorar as principais tecnologias já adotadas em sistemas produtivos no Brasil e nos Estados Unidos, e conhecer os principais desafios e oportunidades para a adoção dessas inovações no campo.
Fique com a gente e descubra o mundo das Smart Farming e como elas podem ser usadas para automatizar processos na sua lavoura!
O que é Smart Farming?
Smart Farming, ou agricultura inteligente, é uma abordagem moderna que utiliza tecnologias digitais, como Internet das Coisas (IoT), Inteligência Artificial (IA) e Big Data, para otimizar a produção agrícola.
Essa prática visa aumentar a eficiência, reduzir desperdícios e melhorar a gestão das propriedades rurais, conectando dados de sensores, drones e software de gestão para auxiliar nas tomadas de decisões.
Imagine uma fazenda onde você, produtor rural, consegue controlar e monitorar tudo diretamente do seu celular ou computador: desde a umidade do solo em cada metro quadrado da lavoura até a saúde das plantas, passando por dados climáticos, necessidades de fertilização e até mesmo o desempenho das máquinas agrícolas.
Essa é a essência de uma fazenda inteligente, onde tecnologias de ponta transformam a nossa forma de produzir alimentos.
O Smart Farming é uma possível solução para muitos dos desafios da agricultura moderna. Ela conecta dados, máquinas e processos, criando sistemas agrícolas mais eficientes e sustentáveis, comretorno direto para você, produtor rural.
Diferente da agricultura tradicional, o Smart Farming usa tecnologias como sensores para monitoramento em tempo real, drones para análises aéreas e inteligência artificial para prever e solucionar problemas antes que eles impactem a produção.
Por exemplo, m´quinas podem aplicar a quantidade exata de fertilizantes no local e momento certos, sem nenhuma intervenção manual – uma realidade já adotada por alguns produtores.
A integração de dados em tempo real também é um diferencial: sensores no solo coletam informações sobre umidade e nutrientes, enquanto softwares de gestão analisam esses dados e sugerem ações imediatas. Isso permite tomada dedecisões mais assertivas, economia de recursos e contribuição para a preservação ambiental.
Quais as tecnologias já usadas no Smart Farming no Brasil e EUA?
O Smart Farming reúne um conjunto de tecnologias que conectam o campo à era digital. Entre as principais, destacam-se:
- Internet das Coisas (IoT);
- Inteligência Artificial (IA);
- Drones, sensores inteligentes;
- Ferramentas de Big Data.
Vamos ver, a seguir, como essas tecnologias estão sendo aplicadas no Brasil e nos Estados Unidos.
Internet das Coisas (IoT)
A IoT conecta equipamentos, sensores e dispositivos em tempo real, permitindo o monitoramento e controle remoto de diversas operações agrícolas.
No Brasil, a amostragem de solo georreferenciada é uma das principais aplicações dessa tecnologia, sendo usada por mais de 65% dos produtores.
Já nos Estados Unidos, sensores conectados são utilizados para mapear a condutividade elétrica do solo e monitorar colheitas, com previsão de adoção superior a 20% até 2025.
Inteligência Artificial (IA)
A IA é usada para prever padrões climáticos, identificar pragas e doenças, e melhorar a aplicação de insumos.
No Brasil, startups como a Aegro e a Solinftec integram IA em seus softwares de gestão agrícola, facilitando o planejamento e controle de custos.
Nos Estados Unidos, sistemas de IA combinados com imagens de drones são utilizados para identificar anomalias nas lavouras, evitando perdas críticas. Empresas como John Deere, Bayer e CropX, desenvolvem hardware e software específicos para a agricultura inteligente e lideram a inovação no setor (Shaughnessy et al., 2021).
Drones e Imagens aéreas
Os drones são usados tanto no Brasil quanto nos EUA, especialmente para monitorar grandes áreas agrícolas.
No Brasil, 11,76% dos agricultores utilizam drones, e esta taxa está em crescimento (Pivoto et al., 2023).
Nos EUA, essa taxa de adoção é maior, graças a integração com modelos de IA que otimizam o monitoramento aéreo.
Sensores inteligentes e robótica
Sensores medem umidade, temperatura, e nutrientes do solo sendo usados nos dois países.
Nos EUA, sensores de clorofila (SPAD e IRGA) e robôs para controle de ervas daninhas estão ganhando relevância, com uma taxa de adoção que deve superar 15% até 2025.
Big Data e softwares de gestão agrícola
Essas ferramentas permitem integrar dados históricos e informações em tempo real para planejar e gerenciar a produção.
No Brasil, 79,49% dos produtores já utilizam aplicativos para gestão agrícola para controlar custos e planejar atividades.
Nos Estados Unidos, ferramentas de Big Data estão em um estágio avançado, integrando dados históricos com informações em tempo real para cada etapa do ciclo produtivo.
Aplicações práticas do Smart Farming
Viu quantos benefícios? Agora imagine uma fazenda, onde as decisões são tomadas com base em dados e tecnologias integradas.
Em um cenário prático, sensores de umidade do solo instalados em diferentes partes da lavoura começam a coletar informações em tempo real. Em uma área específica, os sensores detectam níveis críticos de umidade abaixo do ideal para o desenvolvimento das plantas. Esses dados são automaticamente enviados para uma plataforma equipada com Inteligência Artificial, que analisa a situação e identifica um possível estresse hídrico na região.
A IA cruza essa informação com previsões climáticas e constata que não haverá chuva nos próximos dias, sugerindo a necessidade de intervenção com irrigação localizada. Para confirmar essa análise, você envia um drone equipado com câmeras multiespectrais para fazer imagens da plantação. As imagens revelam sinais iniciais de estresse hídrico, como folhas amareladas e menor densidade do dossel, confirmando a análise feita pela IA e pelos sensores de umidade.
Mas, e o que fazer agora? Simples. Todas essas informações são enviadas para uma plataforma de Big Data, para que os dados sejam integrados. O sistema cruza essas informações com o histórico de produtividade daquela área em safras anteriores, gerando um plano de ação para você poder intervir. Com isso, o sistema de irrigação é acionado para aplicar a quantidade exata de água na área afetada, sem desperdícios. E o melhor: você acompanha todo o processo pelo celular!
Desafios do uso de Smart Farming
Agora que você conhece o potencial da agricultura inteligente, é importante saber que, apesar do seu impacto transformador, há lacunas entre a disponibilidade de tecnologias e a capacidade dos agricultores e consultores em utilizá-las.
Falta de capacitação técnica
De acordo com estudos, muitos produtores e agentes de assistência técnica não possuem o conhecimento necessário para operar e interpretar os dados gerados por ferramentas de agricultura inteligente.
Nos Estados Unidos, essa lacuna é agravada pela complexidade dos sistemas e pela necessidade de maior especialização técnica para lidar com sensores, softwares e algoritmos de decisão (Shaughnessy et al., 2021).
No Brasil, a situação é semelhante, com a falta de capacitação sendo destacada como uma das principais barreiras para a adoção, especialmente em propriedades menores (Pivoto et al., 2023).
Custo inicial elevado e falta de infraestrutura
Em nosso país, o alto custo inicial das tecnologias, como sensores e drones, limita seu uso por pequenos e médios agricultores.
Além disso, a infraestrutura de conectividade rural, como acesso à internet, ainda é precária em muitas regiões, dificultando o uso pleno de soluções digitais.
Nos Estados Unidos, embora a conectividade seja mais avançada, áreas rurais ainda enfrentam problemas com internet lenta ou instável, o que compromete o funcionamento de tecnologias baseadas em IoT (Shaughnessy et al., 2021).
Problemas de compatibilidade e integração
Nos EUA, a falta de padronização entre sistemas de diferentes fabricantes cria outras barreiras. Muitos sensores, plataformas e softwares utilizam algoritmos proprietários e isso dificulta a integração de soluções em uma única fazenda. Isso pode levar os agricultores a optarem por tecnologias fragmentadas, reduzindo a eficácia do Smart Farming como um sistema holístico.
Esses algoritmos proprietários que falamos a cima, são com a “matriz” dos códigos. Para ficar mais fácil, imagine que seu trator calcula a quantidade de fertilizante necessária, mas o sistema dele foi criado por uma empresa que não compartilha como funciona.
Agora pense em um drone de outra marca que identifica áreas com deficiência de nutrientes. Para trabalhar juntos, o trator e o drone precisam trocar informações. Concorda?
O problema é que, como o “cérebro” do trator é exclusivo da empresa, ele pode não entender os dados enviados pelo drone. Isso dificulta a integração entre as tecnologias e limita o uso completo delas na sua lavoura.
Principais fatores que impactam a adoção da agricultura inteligente
Você sabe que muitas das vezes pode haver resistência de alguns produtores as novas tecnologias, onde a Smart Farming pode ser vista como complexa e arriscada.
A resistência a práticas baseadas em dados e a desconfiança em relação à precisão das tecnologias digitais são desafios enfrentados apenas somente do fator financeiro. Além disso, há uma visão de que as empresas fornecedoras de tecnologia não oferecem suporte técnico necessário, o que desestimula o uso da prática.
Perspectivas das fazendas inteligentes no Brasil
Embora o Brasil seja uma potência mundial na produção agrícola, responsável por commodities como soja e café, ainda há um grande caminho para consolidar o uso do smart farming no nosso país.
De acordo com dados da revista Pesquisa FAPESP, apenas 5% da área agricultável brasileira possui acesso à internet, uma condição necessária para a implementação de tecnologias digitais no campo.
Mesmo assim, o Brasil deu um passo importante em 2020, com a criação da sua primeira smart farm, localizada em Ponta Grossa, Paraná, sob a iniciativa da Fundação ABC. Esses dados podem ser cruzados com os da pesquisa de Pivoto et al (2023), que isso como uma das lacunas.
No entanto, as perspectivas são promissoras. De acordo com projeções da Statista, o mercado global de smart farming deve ultrapassar US$ 34 bilhões até o final de 2026. Esse crescimento representa uma oportunidades para que o Brasil, mais uma vez, se posicione como líder de inovações do setor agro, integrando tecnologia e produtividade.
Conclusão
Neste artigo, você conheceu o potencial do Smart Farming para transformar sua propriedade agrícola em um sistema altamente eficiente.
Por meio do uso de tecnologias é possível monitorar cada detalhe da lavoura em tempo real, tomar decisões baseadas em dados precisos e otimizar o uso de recursos.
Além de reduzir custos e aumentar a produtividade, o Smart Farming ajuda a reduzir o impacto ambiental, promovendo uma agricultura alinhada às demandas do futuro.
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Referências
PESQUISA FAPESP. Agricultura 4.0: Inovações tecnológicas para o campo. Disponível em: https://revistapesquisa.fapesp.br/agricultura-4-0/. Acesso em: 14 nov. 2024.
STATISTA. Market value of smart agriculture worldwide from 2017 to 2026. Disponível em: https://www.statista.com/statistics/720062/market-value-smart-agriculture-worldwide/. Acesso em: 13 nov. 2024.
PIVOTO, D.; LAIMER, C. G.; MORES, G. V.; WAQUIL, P. D.; TALAMIN, E.; CORTE, V. F.; MATOS, E. Smart farming in Brazil: An overview of technology, adoption and farmer perception. Revista Brasileira de Gestão e Desenvolvimento Regional, v. 19, n. 1, p. 85-100, jan.-abr. 2023.
O’SHAUGHNESSY, S. A.; KIM, M.; LEE, S.; KIM, Y.; KIM, H.; SHEKAILO, J. Towards smart farming solutions in the U.S. and South Korea: A comparison of the current status. Geography and Sustainability, v. 2, p. 312–327, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.geosus.2021.12.002. Acesso em: 14 nov. 2024.
Sobre o autor:
Jhonatah Albuquerque Gomes
Doutorando em Fitotecnia (ESALQ/USP)
- Engenheiro agrônomo (UFRA)
- Mestre em Fitotecnia (ESALQ/USP)
- MBA em Data Science e Analytics (USP)
GOMES, J.A. Smart Farming: O que é a agricultura inteligente e as principais tecnologias adotadas no Brasil e EUA. Blog Agroadvance. 2024. Disponível em: https://agroadvance.com.br/blog-smart-farming-agricultura-inteligente/. Acesso: xx Xxx 20xx.
