Empresa brasileira usa Internet das Coisas para acabar com as pragas das fazendas
A empresa está desenvolvendo um aplicativo para obter maior eficiência no combate às pragas com menor custo e impacto ao meio ambiente.
Por Agência Fapesp | Reproduzido de Pequenas Empresas & Grandes Negócios
O valor das perdas anuais causadas por pragas e doenças na agricultura brasileira é de R$ 55 bilhões, de acordo com dados da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa).
A Agrosmart, empresa de agricultura digital sediada em Campinas, no interior de São Paulo, pretende mudar esse cenário utilizando a tecnologia da Internet das Coisas (IoT).
A empresa está desenvolvendo um aplicativo que, conectado a uma armadilha de pragas, ajudará o produtor a aplicar o defensivo agrícola no momento certo e na quantidade exata, para obter maior eficiência no combate às pragas com menor custo e impacto ao meio ambiente.
O projeto foi um dos oito selecionados, em dezembro de 2017, em chamada do Programa PIPE/PAPPE Subvenção, resultado de acordo entre a FAPESP e Financiadora de Estudos e Projetos (Finep) para o financiamento de pesquisa inovativa em pequenas empresas.
Coordenado pelo engenheiro agrônomo Marcus Vinicius Sato, o projeto da Agrosmart baseia-se em técnicas do Manejo Integrado de Pragas (MIP).
O MIP surgiu na década de 1960 para tornar mais eficiente o controle de pragas agrícolas integrando diferentes ferramentas de controle, como defensivos químicos, agentes biológicos (predadores e bactérias, por exemplo), armadilhas luminosas e feromônios sintéticos (substâncias químicas que, à semelhança das naturais, podem atrair ou repelir os insetos).
“Vamos realizar o manejo integrado de pragas contando com inteligência artificial para qualificar e quantificar os insetos”, diz Sato. Serão usados feromônios para atrair insetos a armadilhas dotadas de sensores, estrategicamente espalhadas pela plantação.
Os sensores, conectados a sistemas eletrônicos embarcados, farão a coleta de dados, enviando-os para a internet, onde será feito o processamento das imagens, contagem e identificação dos insetos.
Conforme a quantidade de insetos encontrados por metro quadrado, será recomendada, ou não, a aplicação de defensivos agrícolas. A análise desses dados chegará pronta ao agricultor, por meio de um smartphone ou tablet.
O pesquisador garante que a conexão com a internet será possível mesmo nas regiões mais distantes dos grandes centros – um dos principais desafios do projeto. “O acesso à internet em região de lavoura é muito difícil.
Em certos locais o 3G não funciona nem no centro da cidade. Mas a Agrosmart transpôs essa barreira de conectividade: temos soluções customizadas para cada região. Onde não pega o 3G recorremos à tecnologia via satélite”, explicou ele.
Mestre em Ciências do Solo pela Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq), da Universidade de São Paulo (USP), Sato tem um bom diálogo com a equipe especializada em tecnologia da informação: antes de cursar Agronomia na Esalq, fez o curso Técnico em Mecatrônica no Colégio Técnico de Campinas (Cotuca), vinculado à Unicamp. “Essa formação está sendo útil: ajudou-me a ter uma noção básica do desenvolvimento do hardware”, afirma.
O engenheiro agrônomo, que atua na área de Pesquisa & Desenvolvimento da Agrosmart desde 2015, diz que a empresa já tinha planos de buscar apoio da FAPESP para um de seus projetos. “Escolhemos um produto para o qual ainda não existe um correspondente nacional.”
Segundo ele, no exterior já existem armadilhas inteligentes que usam tecnologia de aprendizado de máquina para identificação de insetos. Porém, elas são pouco acessíveis ao agricultor. “Pretendemos desenvolver um produto que seja viável economicamente”, afirma Sato.
A Agrosmart já tem alguns protótipos em teste e o agrônomo afirma que é alto o grau de confiabilidade do sistema, sobretudo quando são usados feromônios já estabelecidos para o inseto-alvo. “O erro máximo que registramos até agora foi de 5%”, diz Sato.
O pesquisador conta que serão feitos, também, testes com outros tipos de isca. “Parte do orçamento do projeto é para viagens. Vamos testar o sistema em propriedades de agricultores com os quais já temos relacionamento, em São Paulo, no sul de Minas Gerais, Mato Grosso do Sul e Rio Grande do Sul.”
Ao longo dos próximos 18 meses, os pesquisadores da Agrosmart esperam ter os dados validados e o aplicativo pronto para comercialização.
Parceria com a Nasa e com a Embrapa
Fundada em 2014 por três jovens empreendedores – Mariana Vasconcelos, Thales Nicoleti e Raphael Pizzi –, a Agrosmart já tem experiência no campo da agricultura digital, oferecendo serviços de monitoramento de áreas agrícolas com sensores capazes de avaliar mais de 10 variáveis ambientais.
Associada à EsalqTec desde 2015, a empresa foi acelerada pela Baita, em Campinas. Em 2016, venceu o concurso de soluções hídricas Call to Innovation, organizado no Brasil pela Faculdade de Informática e Administração Paulista (Fiap), e, no mesmo ano, foi convidada para um programa de transferência de tecnologia com a Nasa, agência espacial norte-americana, na área de imagem de satélites.
Em novembro de 2017, a Agrosmart estabeleceu uma parceria com a Embrapa, para automatizar o diagnóstico e monitoramento de doenças agrícolas. O projeto está sendo desenvolvido no âmbito do “sitIoT” (junção das palavras sítio e IoT, Internet das Coisas), um ambiente colaborativo criado pela Embrapa para fomentar a agricultura digital. A Agrosmart é a primeira startup a participar da iniciativa.
A empresa instalará sensores em pés de café do campo experimental da Embrapa Meio Ambiente, em Jaguariúna, interior de São Paulo, a fim de avaliar o efeito das mudanças dos níveis atmosféricos de CO2 sobre a cultura do café.
O experimento é chamado de FACE (Free Air Co2 Enrichment). Pesquisadores da Embrapa já identificaram que o aumento dos níveis de dióxido de carbono na atmosfera tem efeitos deletérios sobre a cafeicultura – aumentando, por exemplo, a intensidade da ferrugem, uma das principais doenças que acometem os pés de café.
O objetivo da parceria é colocar no mercado uma tecnologia capaz de oferecer um modelo de previsão e controle de doenças agrícolas.
