No povoado de Mengzi, nas montanhas de Yunnan, província no sudoeste da China, os produtores de mirtilo enfrentam diariamente uma série de decisões que podem determinar o sucesso ou o fracasso da colheita. Quando devem irrigar? Quanto fertilizante cada planta deve receber? Como identificar os primeiros sinais de pragas antes que se espalhem? Durante gerações, essas perguntas tiveram apenas duas respostas: confiar na experiência conquistada com muito esforço ao longo de décadas ou pagar por consultas caras com especialistas agrícolas cujo conhecimento residia em milhares de manuais de cultivo — um vasto repositório de conhecimento tão abrangente quanto inacessível à maioria dos agricultores.
Surgiu, então, um sistema de agricultura de precisão baseado em inteligência artificial, desenvolvido pela Maimai Technology, uma startup chinesa de tecnologia agrícola. Com o sistema implementado, a produção de mirtilos aumentou em 30%. O teor de açúcar melhorou. A qualidade da cor atingiu padrões premium. A transformação foi exponencial, drástica e levantou uma questão: que tecnologia torna isso possível?
Fundamentos básicos
A resposta começa no subsolo, com conjuntos de sensores de umidade do solo inseridos na terra como agulhas de acupuntura. Juntamente com sondas de temperatura, instrumentos de condutividade elétrica que medem os níveis de nutrientes, sensores de pH e monitores de intensidade luminosa, esses sensores formam uma rede que coleta amostras das condições do solo a cada 15 minutos. A tecnologia em si não é nova, já que esses sensores estão disponíveis comercialmente há mais de duas décadas. Na China, cada sensor pode custar de dezenas a centenas de yuans. O que mudou foi a forma como são implantados e conectados.
A inteligência reside no que acontece com esse cadeia de dados. Quando chuvas fortes saturam o solo, o sistema suspende automaticamente a irrigação. Durante períodos de seca, ele alerta para indicadores de estresse hídrico antes que as folhas murchem. A instalação de uma rede de sensores para cobrir uma estufa convencional pode custar o equivalente a duas ou três consultas comerciais com um técnico agrícola, mas proporciona monitoramento contínuo e em tempo real, em vez de visitas periódicas de especialistas.
Acima do solo, existe um tipo diferente de infraestrutura: tubos de irrigação por gotejamento de polietileno repletos de emissores de precisão serpenteiam entre as linhas do cultivo. Válvulas eletromagnéticas controladas por sistemas automatizados são distribuídas em intervalos ao longo desses tubos. Quando a umidade do solo cai abaixo dos níveis ideais — determinados não pela intuição humana, mas por dados de sensores em tempo real — as válvulas se abrem. A água, misturada com proporções precisas de nutrientes, flui para cada planta individualmente. Essa tecnologia inteligente de irrigação por gotejamento baseia-se nas políticas de integração água-fertilizante da China, que começaram a ser implementadas em 2016. O impacto se reflete nos dados: nos arrozais da província de Anhui, o uso de fertilizantes nitrogenados caiu 32,5%, a aplicação de pesticidas diminuiu 38%, enquanto a produtividade aumentou de 10% a 15%. Para sistemas como os implantados pela Zoomlion Smart Agriculture, o equipamento custa em média apenas 210 reais por hectare/ano.
Sobrevoando a área, drones agrícolas equipados com câmeras multiespectrais realizam voos regulares. Seus sensores capturam comprimentos de onda de luz invisíveis ao olho humano. Essas imagens revelam o que um agricultor, caminhando pelos campos, não consegue ver: variações sutis no vigor das plantas, os primeiros sinais de estresse por doenças e áreas onde a deficiência de nutrientes está começando. Culturas saudáveis refletem a luz infravermelha de forma diferente das estressadas. Plantas com deficiência de nitrogênio apresentam assinaturas de cores distintas em bandas espectrais específicas. Algoritmos de IA processam esses conjuntos de dados multiespectrais, traduzindo as variações de cor em informações práticas — indicando com precisão onde os pesticidas devem ser aplicados ou quais seções precisam de fertilizantes adicionais. Isso elimina tratamentos indiscriminados e dispendiosos da agricultura tradicional.
Todos esses dados — do solo, do céu, das previsões meteorológicas — fluem para modelos de crescimento de culturas usando a chamada arquitetura “duplamente orientada por dados e conhecimento”. O sistema integra leituras de sensores com previsões meteorológicas e gráficos de conhecimento agrícola compilados a partir da experiência de especialistas. O contraste com a agricultura convencional é gritante. Antes, uma agricultora que precisava tomar uma decisão dependia da memória, consultava manuais técnicos extensos (se tivesse acesso a eles) ou esperava dias pela visita de um técnico agrícola do povoado. Agora, o resultado chega aos smartphones como instruções diárias e específicas: “Hoje: irrigar 800 mililitros por planta, aplicar 5 gramas de fertilizante nitrogenado por planta”. Nenhuma interpretação é necessária. Nenhuma especialização científica é exigida além da capacidade de seguir instruções. A barreira do conhecimento simplesmente desapareceu.
Integração de Sistemas
Esses componentes só podem funcionar com infraestrutura adequada. Na província de Guizhou, uma das regiões mais montanhosas e tradicionalmente isoladas da China, as redes 5G agora alcançam 99% das aldeias rurais. Essa cobertura exigiu um investimento de 16 bilhões de reais e a implantação de 150.300 antenas modernas — uma empreitada gigantesca em um terreno onde a infraestrutura de telecomunicações tradicional apresentava dificuldades. A tecnologia permite a transmissão de dados em tempo real com latência reduzida de 50 milissegundos (4G) para apenas 1 milissegundo — rápido o suficiente para que sensores em áreas remotas se comuniquem instantaneamente com sistemas de IA baseados em nuvem. Talvez ainda mais notável seja o fato de que 96,4% dessa infraestrutura opera em um modelo de co-construção e compartilhamento de recursos, o que reduz drasticamente os custos de implantação.
O pleno potencial dessas tecnologias individuais emerge através do que os gestores agrícolas chineses chamam de sistema integrado “cinco em um”: céu (sensoriamento remoto por satélite), ar (drones), terra (sensores), pessoas (conhecimento agrícola tradicional) e máquinas (equipamentos automatizados). Cada componente, isoladamente, oferece melhorias incrementais. Combinados, criam algo transformador.
Nos campos de algodão de Xinjiang, a implementação dessa abordagem integrada pela XAG Technology permite que apenas duas pessoas gerenciem 3.000 mu — cerca de 200 hectares. Uma pessoa monitora a central de controle do sistema, rastreando alertas de sensores e ajustando parâmetros. A outra realiza inspeções físicas dos equipamentos e lida com as exceções sinalizadas pelo sistema automatizado. Anteriormente, essa mesma área exigia uma equipe rotativa de mais de vinte trabalhadores rurais durante os períodos de pico. A produtividade mais do que dobrou, passando de 3,8 toneladas por hectare em 2021 para 7,9 toneladas em 2024 — um aumento de 108%. O consumo de água caiu 47,3%. O uso de fertilizantes químicos diminuiu em 18,2%. A aplicação de pesticidas reduziu 33,2%. A inovação não é apenas uma tecnologia, mas a integração sistemática de componentes maduros e disponíveis, trabalhando em conjunto.
Essa integração emerge do apoio político contínuo de 2016 a 2028 — um período de doze anos que começou com iniciativas de integração de água e fertilizantes e culminou em planos de ação abrangentes para a agricultura digital. O Ministério da Agricultura e Assuntos Rurais não se limita a lançar políticas; ele orienta implementações bem-sucedidas, como os campos de algodão de Xinjiang e as plataformas de arroz da Zoomlion em Anhui, e os transforma em casos de demonstração oficiais, criando caminhos para a transferência e replicação de conhecimento em todo o vasto território agrícola da China.
A Revolução do Conhecimento
Todos esses componentes e sistemas servem a um único objetivo: democratizar o conhecimento. O modelo de linguagem agrícola Shennong, desenvolvido pela Universidade Agrícola da China, representa talvez a expressão mais evidente dessa ambição. O sistema processou 20 mil livros sobre agricultura, transformando-os em um gráfico de conhecimento com mais de 10 milhões de entradas. Ele consegue identificar mais de 300 tipos de pragas e doenças. Permite que estudantes de agronomia simulem oito anos de melhoramento genético de culturas em três segundos.
A interface é muito simples. Um agricultor fotografa uma folha doente e a carrega com a pergunta: “O que há de errado com meus tomates?” Em segundos, o Shennong identifica o patógeno — possivelmente uma infecção fúngica específica — e fornece protocolos de tratamento personalizados para o estágio de crescimento e as condições locais. Uma hora após seu lançamento público, o Shennong registrou 100 mil visualizações de página e atraiu 30 mil usuários cadastrados.
A transformação é tanto conceitual quanto tecnológica. Durante milênios, o conhecimento agrícola residia em textos tão numerosos que poderiam “encher carroças de bois e abarrotar as prateleiras das bibliotecas”, como diz o provérbio chinês. Adquirir esse conhecimento significava anos de educação agrícola formal ou décadas de experiência por tentativa e erro. Agora, esse mesmo conhecimento responde a perguntas por voz em segundos, explica por meio de imagens e se adapta às condições locais através da interação multimodal.
Implementações comerciais complementam essa base de conhecimento público com modelos verticais especializados. Algumas empresas desenvolveram mais de mil modelos específicos para cada cultura, combinando princípios fisiológicos das plantas com o aprendizado de máquina adaptado a espécies e a ambientes de cultivo específicos. Essa abordagem atraiu significativo interesse comercial, com a Maimai Technology captando a maior rodada de investimento Pré-A Série A em tecnologia agrícola na China, no valor de 80 milhões de reais. O investimento sinaliza a confiança do mercado na democratização do conhecimento como proposta comercial viável.
De carroças de bois a aplicativos
De volta a Mengzi, aquele produtor de mirtilos não precisa mais consultar os inúmeros manuais agrícolas carregados em carroças de bois. Seu aplicativo de smartphone é o especialista, pronto para responder à pergunta “quanta água hoje?” sempre que ele pergunta. O que a IA realizou na agricultura chinesa vai além do aumento da produtividade ou da redução de custos. Ela transformou o próprio conhecimento, de um recurso escasso e monopolizado por universidades e institutos de pesquisa, em um bem público acessível a qualquer pessoa com um celular. Os detalhes técnicos de sensores e algoritmos importam menos do que essa mudança fundamental: do conhecimento como monopólio para o conhecimento como democracia.
*Jeff Xiong é secretário geral do Fórum Acadêmico do Sul Global. Esse artigo foi publicado originalmente em inglês, na newsletter do autor.
** Este é um artigo de opinião e não necessariamente representa a linha editorial do Brasil de Fato.
