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Reduzir impactos financeiros e ambientais da produção agrícola por meio do desenvolvimento de sistemas de geoinformação é o objetivo da startup SOMO, acrônimo para Spatial Optimization of Mechanized Operations (otimização espacial de operações mecanizadas).
Localizada na EsalqTec, incubadora da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz da Universidade de São Paulo (USP), em Piracicaba, e com apoio do Programa Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE), da FAPESP, a empresa está desenvolvendo um sistema de controle de tráfego de máquinas no campo. Batizado com o nome de MacPath, o sistema visa ao planejamento automatizado do tráfego de máquinas como tratores, colheitadeiras e pulverizadores com base em aspectos de logística, custo e superfície de áreas agrícolas.
O pesquisador Mark Spekken, agrônomo com mestrado em geoinformação pela Universidade de Wageningen, Holanda, e doutorado em Engenharia de Sistemas Agrícolas pela Esalq, explica que essas máquinas têm custos diretos e indiretos associados à sua operação no campo, como tempo improdutivo gasto em manobras (sobretudo em superfícies irregulares e íngremes) e sobreposição de área trabalhada, com desperdício de insumos como fertilizantes, defensivos e sementes. “Os arquivos geográficos gerados pelo software são inseridos, por meio de um chip ou pendrive, no piloto automático das máquinas dotadas de sistema de navegação por satélite”, diz Spekken.
O excessivo tráfego de máquinas pesadas no campo também pode provocar prejuízos ambientais e financeiros: a compactação do solo reduz a infiltração de água, diminuindo a produtividade e aumentando os riscos de cheias e erosão hídrica.
A solução proposta pelo sistema MacPath é a simulação da orientação de implantação de uma cultura em campo, buscando os percursos que promovam melhor utilização da terra com menores impactos. “O sistema usa dados de custo logístico e ambientais [tipos de solo, frequência de chuvas e declividade, por exemplo] e converte essas variáveis em dados claros de impacto, como o valor gasto por hectare e a quantidade de solo perdido por erosão hídrica, para cada simulação”, diz o pesquisador.
“O MacPath seria similar a um sistema de navegação que busca uma rota ótima para um carro numa cidade. Mas, em vez de informações como intensidade de tráfego, condições da estrada e limites de velocidade, o sistema considera relevo, intensidade de chuva, tipo de solo e dirigibilidade de máquinas.”
Segundo Spekken, culturas como a de cana-de-açúcar, que possuem um significativo custo operacional, podem se beneficiar bastante desse sistema que permite reorientar o plantio e a colheita de forma mais otimizada, sem comprometer aspectos ambientais. “Comparado ao planejamento de tráfego tradicional, é possível prever de 20 a 40% de redução de custo operacional pelo uso do sistema”, afirma.
Pausa estratégica
A SOMO realizou a Fase 1 do projeto do MacPath entre novembro de 2015 e julho de 2016 e alcançou os objetivos propostos. “O protótipo do sistema já se mostrou altamente funcional e até despertou o interesse de grandes empresas do setor agropecuário”, diz Spekken.
Contudo, antes de dar prosseguimento ao projeto, ele avaliou que teria dificuldade em converter o interesse pela inovação numa concreta mudança de atitude do mercado, já habituado ao uso de uso de plataformas CAD (computer aided design, “desenho assistido por computador”).
“Esses sistemas não simulam nem quantificam impactos financeiros e ambientais. A robustez do planejamento feito em softwares CAD é altamente dependente da intuição e experiência do usuário, o que pode resultar em comprometimento operacional ou ambiental. Já o MacPath gera vários cenários de orientação de estabelecimento de culturas, com os devidos impactos quantificados”, afirma.
Foi o próprio mercado agropecuário que acabou mostrando a Spekken uma alternativa de negócio. Baseando-se na popularização do uso de drones, a empresa lançou, em setembro de 2017, um outro produto: o Inforow, software que permite analisar os padrões de plantio e suas falhas por meio de imagens aéreas de alta resolução. Segundo o agrônomo, o software permite identificar erros de tráfego no plantio e falhas presentes na plantação, além de gerar linhas de espaçamento e colheita que podem ser exportadas para o piloto automático da colheitadeira, evitando o pisoteio.
Desenvolvido com recursos da própria empresa, sem auxílio externo, o Inforow partiu de uma demanda imediata do mercado, o que levou a SOMO a priorizar o desenvolvimento do Inforow no último ano, explica o pesquisador. Os principais clientes estão no setor canavieiro.
Assim, ao término da Fase 1 do projeto PIPE, a empresa acabou “abraçando a causa do drone”, como ele diz, e fazendo uma pausa no desenvolvimento do MacPath.
“Consideramos o Inforow como um produto já inserido no mercado. Esperamos que as novas versões do MacPath (que ainda está em fase de protótipo) sejam também adotadas pelo setor que hoje compõe nossos clientes. Acreditamos que ter um produto já adotado pelo mercado facilitará a adoção do MacPath em futuro próximo”, diz Spekken. Agência Fapesp
