O cultivo da cana-de-açúcar segue como um dos pilares do agronegócio brasileiro, com projeções promissoras para a safra 2025/26. Segundo estimativas do Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (USDA), a produção nacional pode atingir 671 milhões de toneladas, consolidando o Brasil como líder mundial tanto na produção da planta quanto do açúcar. Para manter esse protagonismo, no entanto, é essencial enfrentar obstáculos recorrentes, como a infestação por plantas daninhas — entre elas, mamona, corda-de-viola e mucuna-preta.

Nesse cenário, o uso de tecnologias baseadas em inteligência artificial (IA), como as desenvolvidas pela Taranis do Brasil, tem se destacado como ferramenta estratégica no campo. De acordo com o gerente-geral da empresa, Fábio Franco, esses sistemas proporcionam maior precisão na definição das melhores práticas de manejo, ajudando no controle eficiente das espécies invasoras e garantindo a produtividade das lavouras.

“As plantas daninhas, como a mamona, a corda-de-viola e a mucuna-preta, competem diretamente com a cana-de-açúcar por recursos essenciais como luz solar, água e nutrientes. Isso compromete o desenvolvimento da cultura principal e reduz significativamente sua produtividade”, afirma Franco.

Entre as espécies invasoras mais prejudiciais, a mamona se destaca. Além de impactar negativamente a produção — podendo causar perdas de até 80% —, a planta tende a se transformar em arbusto, dificultando o trabalho das colhedoras e ocasionando o entupimento dos equipamentos, o que compromete a eficiência da colheita.

“A presença da mamona na lavoura, seja por sementes ou outros materiais, afeta a qualidade da matéria-prima e traz complicações para o processamento industrial de açúcar e etanol. Suas sementes podem se espalhar por longas distâncias, dificultando o controle e gerando novas infestações. Além disso, os métodos de controle — químicos ou mecânicos — aumentam os custos de produção”, detalha o gerente.

Outro desafio é representado pela corda-de-viola. Ao se espalhar sobre a cana, essa planta bloqueia a entrada de luz solar, reduzindo a capacidade fotossintética e, consequentemente, a produção de sacarose — substância fundamental para a fabricação de açúcar e etanol. Além disso, ela pode se enroscar nas colhedoras, provocando entupimentos e atrasos na colheita, o que eleva os custos operacionais e reduz a eficiência.

Já a mucuna-preta impacta a lavoura de maneira semelhante: ao crescer sobre os canaviais, limita a fotossíntese e dificulta a colheita, comprometendo o acúmulo de biomassa. Além disso, serve como hospedeira para pragas e doenças que ameaçam a saúde do cultivo, podendo causar perdas de produtividade de até 50%, segundo estudos técnicos.

Fábio Franco ressalta ainda que outras plantas invasoras comumente encontradas em canaviais incluem merremia, capim-braquiária, capim-marmelada e capim-colonião. “O controle dessas espécies exige uma abordagem integrada, que pode incluir o uso de herbicidas, práticas culturais como a rotação de culturas e o uso de cobertura morta. A identificação precisa das espécies, potencializada pelo uso da inteligência artificial, é fundamental nesse processo”, destaca.

Identificação digital por IA

Com o objetivo de apoiar os produtores na identificação e combate às plantas daninhas, a Taranis do Brasil emprega inteligência artificial para mapear, de forma rápida e precisa, as áreas afetadas. O processo começa com o monitoramento aéreo por meio de drones equipados com tecnologia de captura de imagens de altíssima resolução, capazes de gerar amostras com definição inferior a 1 milímetro por pixel.

As imagens coletadas são processadas por um robusto sistema de inteligência artificial, alimentado por um banco de dados com mais de 500 milhões de imagens e algoritmos avançados. Para garantir a precisão dos resultados, uma equipe especializada realiza a dupla verificação das imagens e atualiza constantemente o sistema com novas informações.

Após a identificação das plantas invasoras, é gerado um relatório com diagnóstico detalhado da área e do grau de infestação. A plataforma da Taranis oferece uma matriz intuitiva que classifica os níveis de infestação com base na distribuição e na área de cobertura. Esses relatórios podem ser acessados on-line e também baixados em formatos PDF ou Excel.

“Com essas informações, o produtor pode definir estratégias precisas para o combate às plantas invasoras, otimizando o uso de recursos e mão de obra. A inteligência artificial representa um investimento com retorno garantido, pois permite o acompanhamento histórico da lavoura e facilita a identificação de novas ameaças ao longo do tempo”, conclui Franco.

Fonte: Portal do Agronegócio