Novas ferramentas tecnológicas estão ajudando fazendeiros a prever com precisão quando colher suas frutas, evitando perdas por mau tempo e maximizando lucros ao integrar dados de clima e imagens de câmeras.
Getty Images - Escolher o momento certo para a colheita pode ser uma decisão que faz ou desfaz o negócio
Quando o primeiro dia da colheita de maçãs chegou no estado de Washington no ano passado, a fruta estava madura e os colhedores prontos, mas o tempo fez de má vontade.
Estava como 38°C Não é seguro para as pessoas trabalharem nesse calor, relembra Joel Carter, da Okanagan Specialty Fruits. Tivemos que parar às 10 da manhã.
- O Desafio do Clima: O calor extremo impediu o trabalho, mostrando que saber apenas a data da maturação não é suficiente; é preciso prever a janela segura.
- Tecnologia na Lavoura: Câmeras acopladas em tratores e inteligência artificial (IA) identificam flores e frutas para prever a colheita.
- Previsão de Preço: O erro no cálculo da data pode levar a contratar trabalhadores desnecessários e perder a melhor oportunidade de venda.
- Urgência nas Frutas Vermelhas: Morangos e mirtilos apodrecem rapidamente se não forem colhidos, exigindo precisão extrema.
- Adoção Gradual: Apesar do potencial, a tecnologia ainda precisa provar sua confiança para ser amplamente aceita pelos agricultores tradicionais.
O Papel da Inteligência Artificial na Colheita
Carter afirma que modelos de inteligência artificial que preveem as datas ideais de colheita, considerando o tempo, seriam muito úteis. Você precisa saber mais do que apenas quando sua fruta vai amadurecer. Por quanto tempo você tem para colhê-la ele diz. É isso que esses modelos realmente ajudam.
A empresa de Carter tem mais de 1.250 acres de pomares de maçãs em Washington, e a fruta é cultivada para porções de maçã em fatias, frequentemente vendidas para hotéis e escolas, por exemplo. A empresa está investindo em tecnologia com a esperança de maximizar a produtividade. Mesmo as maçãs são geneticamente modificadas para que não escureçam facilmente após o corte.
Por que planejar a colheita é tão difícil
Mas planejar uma colheita é complicado. Novas ferramentas que contam e analisam a fruta na árvore ou videira, e preveem quando as culturas amadurecerão, estão surgindo. Isso importa porque os preços das frutas, especialmente frutas vermelhas de alto valor como morangos ou mirtilos, podem flutuar violentamente. Errar a data da colheita significa que você contrata trabalhadores sazonais quando não precisa realmente deles, e corre o risco de ficar sem os maiores lucros.
Câmeras e IA Monitoram as Árvores
A Okanagan Specialty Fruits já está experimentando câmeras de uma empresa canadense chamada Vivid Machines. As câmeras são montadas no topo de tratores e coletam imagens das árvores de maçã enquanto o trator passa devagar. A IA identifica botões, flores ou frutas nessas imagens.
Agora, a Vivid está nos informando estimativas de colheita e datas de colheita, diz Carter. Ele observa que o sistema é bom em identificar botões florais muito pequenos, que são difíceis de ver de relance a olho nu.
Mas a precisão das previsões depende claramente da qualidade das informações históricas inseridas no sistema, acrescenta Carter. Isso não é algo onde uma IA pode raspar a internet e descobrir qual é a média [de rendimento] da Granny Smith, ele explica. Vai ser específico para a sua fazenda.
Janela de Colheita Varia por Tipo de Fruta
As maçãs são pelo menos um pouco perdoadas na janela de colheita; para aquelas Granny Smith, a janela é de três semanas, diz Carter. Para outras frutas, como bagas, você pode ter apenas alguns dias.
Se uma safra de morangos está no ponto, você tem que colher, senão sua safra inteira fica doente muito, muito rápido, diz Raymond Martin, cofundador e diretor de operações da FruitCast, uma empresa do Reino Unido que oferece previsões de colheita a cultivadores de frutas aqui.
Sua empresa oferece aos agricultores previsões de safra para morangos e também framboesas, blackberries, mirtilos e tomates. Estamos passando para uvas no próximo ano, acrescenta Martin.
Como a IA Escala o Conhecimento do Agricultor
O agricultores experientes sabem quando suas frutas estão maduras, eu pergunto Martin diz que eles geralmente sabem, mas não necessariamente em toda a sua fazenda, que pode ter muitos acres de tamanho, ou ter áreas de cultivo ao ar livre e internas. Nós fazemos exatamente o que os agricultores fariam, mas apenas em uma escala que eles não conseguem.
O sistema analisa a filmagem de frutas amadurecendo que pode ser capturada por drones, alguém andando por um campo com um smartphone, ou uma câmera montada em um veículo agrícola.
Este ano tem sido desafiador, observa Martin, com tempo quente e seca severa atingindo grande parte do Reino Unido. Isso tem estressado muitas plantas de frutas, colocando-as em dormência térmica e desacelerando a produção de frutas.
Há apenas uma pequena janela para colher bagas, diz Raymond Martin
Precisão Garantida nas Previsões
O modelo da FruitCast leva em conta as condições de clima e irrigação em suas previsões. A empresa diz: Nossas previsões ficam dentro de 10% do volume real colhido uma semana antes (90% precisão) e dentro de 17% três semanas antes (83% precisão). Garantimos menos de 20% de erro
Angus Soft Fruits é uma empresa que trabalhou com a FruitCast. A tecnologia de IA para prever a maturidade da fruta ainda não é uma solução final, diz o diretor de operações Neill Finlayson: Esta jornada ainda está em andamento e, embora progressos significativos tenham sido feitos, a indústria ainda está a alguns passos de alcançar um ecossistema de previsão totalmente integrado.
Driscolls, uma vendedora de frutas sediada na Califórnia com uma grande operação no Reino Unido, também confirmou para a BBC News que alguns de seus agricultores independentes de frutas no Reino Unido usaram a tecnologia da FruitCast.
Yasaman Ghasempour (esquerda) está desenvolvendo técnicas de detecção de maturidade
Novas Formas de Analisar o Interior da Fruta
Os pesquisadores também estão explorando novas formas de analisar as frutas em detalhes intensos. Muitos agricultores já usam medidores de Brix portáteis para medir o teor de açúcar de sua colheita. Esses dispositivos funcionam medindo quanto a luz mudou de direção, ou sofreu refração, após passar por um líquido, indicando o volume de sólidos presentes.
Alguns desses medidores usam luz infravermelha, o que significa que não há necessidade de cortar a fruta para tomar as medições. Mas Yasaman Ghasempour, da Universidade de Princeton, diz que as ondas milimétricas, ondas de rádio de alta frequência, podem penetrar mais profundamente. Elas basicamente respondem muito bem à umidade, água [e açúcar], ela diz.
Ela e seus alunos criaram um detector de maturidade baseado em ondas milimétricas que poderia ser usado por agricultores ou até mesmo por clientes à procura de frutas perfeitamente maduras nas lojas. Seus alunos testaram em um mercado local em New Jersey. [Os funcionários] lá ficaram um pouco assustados que estávamos fazendo algo suspeito, ri Ghasempour.
Essa análise detalhada da fruta, se atualmente imatura, também pode ajudar a informar previsões de quando estará madura.
Jing Zhang diz que a nova tecnologia precisa provar seu valor para os agricultores
O Fator Humano Continua Essencial
Mas, embora alguns produtores, como Carter, estejam interessados em testar novas tecnologias, muitos se perguntarão se investir nisso realmente vale a pena. A adoção é muito complicada, diz Jing Zhang, da Universidade Estadual da Carolina do Norte. O produtor tem que ter confiança na pesquisa e se funciona ou não.
Zhang tem trabalhado em um sistema para contar automaticamente o número de mirtilos capturado em imagens de smartphone de arbustos de mirtilo.
Os sistemas mais simples não precisam ser caros. Kevin Wang, da Universidade da Flórida, desenvolveu outra ferramenta de contagem de culturas que pode coletar imagens de drones de $100 (£74).
No futuro, essas informações podem alimentar previsões de maturidade. No entanto, ele aponta que alguns agricultores podem estar desconfortáveis em compartilhar informações comercialmente sensíveis sobre suas estratégias de cultivo, como planos de fertilizantes e irrigação, com terceiros e modelos de IA.
Ben Palone é diretor sênior de automação e comercialização da Western Growers, uma associação que representa agricultores no oeste dos EUA. Ele diz que as previsões de colheita têm algum potencial como uma ferramenta de otimização.
Mas os agricultores provavelmente continuarão a depender da inteligência humana. Os produtores gostam de ter pessoas no mix para tomar algumas dessas decisões muito críticas, especialmente quando se trata de colheitas, ele diz.
