Como a inteligência artificial acelera a criação de defensivos agrícolas

Se você trabalha com agronegócio, sabe que os desafios do campo mudam rápido: pragas ganham resistência, o clima se altera, a legislação evolui. O problema é que, tradicionalmente, criar um novo defensivo agrícola ou uma nova tecnologia para lidar com essas mudanças podia levar mais de dez anos. Ou seja: a solução chegava para resolver um problema que talvez já tivesse mudado de cara. Uma reportagem da Forbes mostra como empresas do setor estão usando inteligência artificial e ciência de dados para tentar prever, hoje, o que o produtor vai precisar daqui a 15 anos.

O que muda

Até pouco tempo atrás, desenvolver um novo produto de proteção de cultivos exigia testar milhares de moléculas, uma a uma, em processos experimentais longos e caros. Segundo a reportagem, chegavam a ser necessárias cerca de 10 mil moléculas testadas para se chegar a uma única que funcionasse. Agora, modelos de inteligência artificial e aprendizado de máquina conseguem analisar grandes volumes de dados antes mesmo de começar os testes práticos, ajudando a prever quais moléculas têm mais chance de dar certo. Isso significa menos tempo e menos recursos gastos em caminhos que não vão funcionar.

Essa tecnologia também ajuda a prever coisas que ainda não aconteceram no campo: o surgimento de resistência de pragas e plantas daninhas, possíveis efeitos tóxicos de um produto, como diferentes substâncias reagem quando misturadas e até se um produto vai atender às exigências regulatórias de diferentes países antes mesmo de ele começar a ser desenvolvido.

Quem é afetado

Na prática, quem sente esse tipo de inovação primeiro é o produtor rural, que passa a ter acesso a soluções mais adequadas ao momento em que efetivamente vai usá-las, e não a um cenário que já ficou ultrapassado. Um exemplo citado na reportagem é o de um herbicida chamado Authence, criado para combater plantas daninhas resistentes que hoje afetam cerca de 70% do território produtivo agrícola argentino e podem causar perdas de produtividade de até 70%. O projeto começou há mais de dez anos, quando esse problema nem tinha o peso que tem hoje na agenda do setor, e foi lançado globalmente na Argentina em junho deste ano.

Esse caso ilustra bem a lógica por trás da ciência preditiva: um executivo da empresa relatou que, sete anos antes do lançamento de um produto, questionou por que a equipe de pesquisa estava desenvolvendo algo que não parecia melhor do que o que já existia no mercado. A resposta foi que, quando chegasse a hora de lançar, a resistência já teria tornado o produto atual ineficaz. Sete anos depois, foi exatamente isso que aconteceu.

Prazos

O ponto central da reportagem é justamente o tempo. Historicamente, uma nova tecnologia agrícola podia levar mais de uma década entre a pesquisa inicial e a chegada ao produtor. Com o uso de modelos preditivos e inteligência artificial, algumas etapas desse processo estão sendo comprimidas, o que reduziu o prazo de desenvolvimento do herbicida citado para um período menor do que o habitual na indústria. Ainda assim, o horizonte de planejamento das equipes de pesquisa continua sendo de longo prazo: segundo uma das especialistas ouvidas, o trabalho da área de pesquisa é justamente identificar hoje os problemas que só vão aparecer nos próximos 15 anos.

Como se preparar

Para quem gerencia um negócio ligado ao agro, seja produção, distribuição ou insumos, o recado prático é que a inovação no setor está mudando de ritmo. Produtos e tecnologias que hoje parecem não trazer vantagem imediata podem ter sido desenvolvidos justamente para resolver um problema que ainda vai aparecer. Isso reforça a importância de acompanhar de perto o que fornecedores e empresas de defensivos e tecnologia estão lançando, mesmo quando a novidade não parece resolver um problema atual, porque ela pode ter sido pensada para um cenário que ainda está por vir.

Vale também observar que mercados maiores ou com desafios mais urgentes, como o caso argentino citado na reportagem, tendem a receber essas novas tecnologias primeiro. Isso pode servir de referência para antecipar tendências que devem chegar ao mercado brasileiro nos próximos anos, ajudando o gestor a se planejar com mais antecedência em vez de reagir apenas quando o problema já estiver instalado na sua produção.