Cana-de-açúcar: IA identifica ervas daninhas no canavial
Brasil deve consolidar sua liderança global na produção de cana-de-açúcar
Foto: Canva
O Brasil deve consolidar sua liderança global na produção de cana-de-açúcar e açúcar, com uma estimativa de 671 milhões de toneladas para a safra 2025/26, segundo o Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (USDA). Para manter esse protagonismo, o setor busca em tecnologias baseadas em inteligência artificial (IA), como as oferecidas pela Taranis do Brasil, um reforço estratégico contra desafios recorrentes como a presença de mamona, corda-de-viola e mucuna-preta.
O gerente-geral da Taranis do Brasil, Fábio Franco, destaca que essas ferramentas de IA proporcionam "maior precisão na definição do manejo mais adequado para controlar espécies invasoras, contribuindo para a manutenção da produtividade e da competitividade das lavouras".
Franco explica que "as plantas daninhas, como mamona, corda-de-viola e mucuna-preta, competem com a cana-de-açúcar por recursos como luz, água e nutrientes, o que leva a uma diminuição no desenvolvimento da cultura principal, resultando em menores rendimentos".
A mamona é apontada como uma das mais prejudiciais, com potencial para reduzir a produtividade da cana em até 80% e dificultar a colheita. "A presença dessa planta invasora na lavoura, em forma de sementes ou outros materiais, reduz a qualidade da matéria-prima e pode gerar problemas na indústria, impactando a produção de açúcar e álcool", detalha o gerente, alertando para a dificuldade de controle devido à dispersão de sementes e os custos adicionais gerados.
A corda-de-viola, ao cobrir a cana, bloqueia a luz solar, essencial para a fotossíntese e produção de sacarose. Franco ressalta que essa invasora pode "se enrolar nas máquinas colhedoras, entupindo-as e dificultando o processo de colheita, o que reduz a eficiência e aumenta os custos".
Já a mucuna-preta, além de também reduzir a fotossíntese e dificultar a colheita, serve como hospedeira para pragas e doenças, podendo reduzir a produtividade da cana em até 50%. "Além das já citadas, outras invasoras frequentemente encontradas em canaviais incluem merremia, capim-braquiária, capim-marmelada e capim-colonião", complementa Franco, mencionando a importância de estratégias combinadas de manejo, incluindo IA para identificação precisa.
A Taranis do Brasil utiliza IA para um mapeamento "preciso e rápido" das áreas infestadas. O processo envolve monitoramento aéreo com tecnologia de ponta para capturar imagens de alta resolução, analisadas por um sistema de IA com um vasto banco de dados e dupla verificação por especialistas. O resultado é um relatório de diagnóstico sobre a distribuição e cobertura das plantas daninhas, acessível online e em formatos PDF ou Excel.
