O agronegócio brasileiro começa a adotar tecnologias que vão além da solução de problemas do dia a dia e passam a antecipar cenários nas propriedades rurais. Na Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), foi desenvolvido um modelo bioeconômico de suporte à decisão que simula o funcionamento completo de uma fazenda com base na metodologia de dinâmica de sistemas.
A ferramenta permite prever cenários de médio e longo prazo, auxiliando o produtor na tomada de decisões antes mesmo de mudanças climáticas ou variações econômicas e geopolíticas impactarem a produção. Para isso, o sistema transforma dados da propriedade em equações matemáticas capazes de projetar resultados futuros.
Professora e pesquisadora Soraya Tanure: “A simulação auxilia o produtor antes que o problema aconteça, indicando caminhos para uma boa tomada de decisão e, consequente, aumento de sua rentabilidade”
Diferente das aplicações mais comuns de inteligência artificial, que costumam atuar em tarefas específicas — como uso de drones para pesagem de rebanhos ou aplicação de insumos —, o modelo integra diversas variáveis da produção em uma única análise. Segundo a professora e pesquisadora da UFRGS, Soraya Tanure, idealizadora do modelo, “A inteligência artificial tenta resolver problemas mais pontuais e a gente ainda não conseguiu desenvolver uma linguagem que se retroalimente ou que faça uma aprendizagem da forma tão rápida como a gente precisaria no agronegócio”. Conforme Soraya, “a simulação auxilia o produtor antes que o problema aconteça, indicando caminhos para uma boa tomada de decisão e, consequente, aumento de sua rentabilidade”.
O funcionamento da ferramenta depende de um diagnóstico detalhado da fazenda, incluindo informações como área, tipo de pastagem, raça dos animais e localização. Esses dados são convertidos em cálculos que permitem avaliar diferentes cenários produtivos. Um dos desafios do projeto é justamente conectar todas essas variáveis em um único sistema de simulação.
O modelo também pode indicar que nem sempre a atividade escolhida pelo produtor é a mais viável para sua realidade. Ao considerar custos, clima e mercado, a ferramenta mostra que altos níveis de produtividade nem sempre resultam em maior rentabilidade, especialmente quando os custos se tornam elevados.
Atualmente, o projeto está em fase intermediária de desenvolvimento, com cerca de 50% da base de dados concluída. Para a validação final, os pesquisadores buscam incluir entre 50 e 75 propriedades, sendo necessário incorporar informações de pelo menos mais 25 fazendas. Podem participar produtores de pecuária de corte e/ou lavouras de soja e arroz, que aceitem compartilhar dados em troca de um diagnóstico gratuito de eficiência.
Após a validação, a expectativa é que o modelo seja utilizado no desenvolvimento de políticas públicas e em outras ferramentas de apoio ao agronegócio.
