Resumo da notícia
- A xFarm Technologies adquiriu a Sibium Analytics, que monitora cerca de 8 milhões de hectares com soluções de inteligência geoespacial e gestão ESG, ampliando a agricultura digital no Brasil.
- Tecnologias como satélites, sensores e inteligência artificial cruzam dados ambientais e operacionais, oferecendo indicadores para decisões mais precisas na gestão agrícola.
- O sensoriamento remoto é crucial para usinas de cana-de-açúcar, que precisam gerenciar grandes áreas e fornecedores, superando limitações das visitas presenciais com monitoramento contínuo e integrado.
O avanço da agricultura digital ganhou escala de milhões de hectares no Brasil. A xFarm Technologies incorporou a brasileira Sibium Analytics, especializada em inteligência geoespacial, rastreabilidade e gestão ESG, cujas soluções monitoram aproximadamente 8 milhões de hectares.
O valor da operação não foi divulgado. Entretanto, além da movimentação empresarial, o negócio ajuda a mostrar como uma transformação tecnológica está acontecendo dentro das fazendas e usinas.
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Satélites, sensores instalados no campo, estações meteorológicas e inteligência artificial passaram a produzir e interpretar informações que antes dependiam principalmente da observação presencial.
Mas o que essas tecnologias realmente conseguem enxergar?
Agricultura digital começa pelo dado
A agricultura digital funciona a partir da coleta e do cruzamento de diferentes informações.
Imagens de satélite, por exemplo, permitem acompanhar grandes áreas ao longo do desenvolvimento das culturas. A comparação dessas imagens ajuda a identificar diferenças entre talhões e mudanças no comportamento da vegetação.
Já estações meteorológicas instaladas próximas às lavouras registram informações locais sobre chuva, temperatura, umidade e outras condições ambientais.
Sensores acrescentam uma terceira camada. Dependendo do equipamento e da aplicação, eles podem gerar informações sobre máquinas, operações agrícolas ou condições encontradas no campo.
O ganho ocorre quando esses dados deixam de trabalhar separadamente.
Inteligência artificial cruza informações
É nesse ponto que entram softwares e inteligência artificial.
Em vez de o gestor analisar isoladamente imagens, previsão meteorológica e informações operacionais, plataformas digitais conseguem organizar grandes volumes de dados e gerar indicadores para apoiar decisões.
Isso pode ajudar uma empresa rural a perceber que determinado talhão apresenta comportamento diferente dos demais, por exemplo.
A tecnologia não substitui a análise agronômica nem determina sozinha a causa do problema. Porém, pode indicar onde a equipe deve concentrar atenção.
Em grandes propriedades ou grupos que administram milhares de hectares, essa diferença ganha importância.
Por que isso interessa às usinas?
A escala da cana-de-açúcar torna esse tipo de tecnologia particularmente relevante.
Usinas precisam administrar extensas áreas próprias e também acompanhar fornecedores. Ao mesmo tempo, lidam com planejamento de colheita, clima, logística e qualidade da matéria-prima.
Por isso, acompanhar cada área somente por visitas presenciais representa uma limitação operacional.
O sensoriamento remoto permite observar grandes extensões de maneira recorrente. Quando essas informações são combinadas com dados meteorológicos e históricos da propriedade, o gestor ganha outra camada para orientar decisões.
A Sibium desenvolveu justamente soluções de inteligência geoespacial e planejamento utilizadas por empresas ligadas à cana e à bioenergia.
8 milhões de hectares monitorados
A dimensão da operação mostra como esse mercado cresceu.
As soluções da Sibium monitoram aproximadamente 8 milhões de hectares. Agora, essa estrutura passa a fazer parte do ecossistema tecnológico da xFarm.
A companhia oferece ferramentas de Internet das Coisas (IoT), estações meteorológicas hiperlocais, sensores e sistemas de apoio à decisão.
“Nossa visão sempre foi a de apoiar agricultores e inovadores do setor agrícola com processos de tomada de decisão baseados em dados de nível mundial ao longo de toda a cadeia produtiva agrícola”, afirmou Matteo Vanotti, CEO da xFarm Technologies.
Segundo a companhia, seu ecossistema alcança mais de 600 mil propriedades e aproximadamente 24 milhões de hectares globalmente.
No Brasil, a empresa também atua em culturas como soja, milho, algodão, café, citros e uva.
Tecnologia prevê quanto o canavial vai produzir?
Ainda não existe tecnologia capaz de eliminar as incertezas do campo.
Modelos podem gerar estimativas e identificar padrões, mas produtividade continua dependendo de fatores como clima, solo, manejo, idade da lavoura, disponibilidade hídrica e ocorrência de eventos extremos.
Esse limite é importante.
O principal ganho da agricultura digital não está em prever o futuro com certeza, mas em aumentar a quantidade e a velocidade das informações disponíveis para quem precisa tomar decisões.
Ronaldo Marani, diretor da Sibium Analytics, afirma que a integração deverá ampliar o alcance dessas soluções.
“Seremos capazes de oferecer ainda mais valor aos nossos clientes e ampliar nossas soluções para novas culturas”, afirmou.
No fim, é justamente essa combinação que ajuda a explicar a nova agricultura digital: o satélite observa, os sensores coletam, os sistemas organizam e a inteligência artificial ajuda a interpretar.
A decisão continua sendo humana. O que mudou foi a quantidade de informação disponível antes de tomá-la.