Inteligência Artificial e dados integrados apoiam a gestão de riscos climáticos na cafeicultura

Pesquisa da UNIASSELVI utiliza Inteligência Artificial e automação para cruzar dados climáticos globais e auxiliar gestores agrícolas na mitigação de riscos na cafeicultura de Minas Gerais

A volatilidade do clima tem exigido dos gestores rurais uma capacidade de adaptação cada vez mais rápida e baseada em evidências. Com a projeção de um evento El Niño de forte intensidade, a gestão de lavouras sensíveis como a cafeicultura em Minas Gerais passa a depender criticamente da integração de dados em tempo real para antecipar cenários de seca, estresse hídrico e perda de produtividade.

Para apoiar a tomada de decisão no campo, pesquisadores da UNIASSELVI desenvolveram um modelo de análise que utiliza Inteligência Artificial generativa, automação e computação em nuvem para centralizar e cruzar dados dispersos de grandes organismos globais e nacionais de monitoramento, como NOAA, NASA, INPE, INMET e CEMADEN.

Em vez de monitorar apenas o volume de chuva acumulada, o modelo busca fornecer uma visão territorializada e preditiva do impacto climático sobre os recursos hídricos e a saúde do solo nas propriedades rurais.

Do dado disperso à tomada de decisão no campo

O principal gargalo na gestão de riscos climáticos dentro das propriedades e cooperativas agrícolas não costuma ser a falta de dados, mas sim a dificuldade de consolidar informações vindas de fontes distintas em indicadores operacionais acionáveis.

Na cafeicultura, por exemplo, o planejamento do manejo depende do momento exato do retorno das chuvas após o período seco para garantir a viabilidade das floradas. Temperaturas extremas combinadas à evaporação acelerada exigem um ajuste preciso nos cronogramas de irrigação, aplicação de insumos e gestão financeira de estoques.

"O cenário exige atenção porque não basta observar apenas quanto vai chover. É preciso acompanhar a umidade do solo, a situação dos rios e reservatórios, as temperaturas e as condições de cada bacia. A tecnologia permite integrar essas informações e transformar dados dispersos em apoio mais qualificado à prevenção e à tomada de decisão", explica Pedro Sidnei Zanchett, doutor em Engenharia de Automação e Sistemas e coordenador de cursos na área de Tecnologia da UNIASSELVI.

O estudo foi conduzido por Zanchett em conjunto com os pesquisadores Fábio Henrique Moisés e Matheus Fernando Cunha. A iniciativa está conectada ao projeto RADIAN, tese de doutorado de Zanchett focada em arquiteturas de sistemas para gerenciamento de riscos e desastres.

Análise territorial de risco para otimização de recursos

Um dos diferenciais da aplicação de IA na análise preditiva é a capacidade de converter projeções climáticas amplas em diagnósticos regionalizados para cada bacia ou microregião agrícola, permitindo que gestores rurais aloquem recursos com maior eficiência.

"O El Niño não produz os mesmos efeitos em todos os lugares. Por isso, um dos pontos centrais do nosso trabalho é justamente transformar uma previsão climática ampla em uma análise territorial dos riscos. Para a agricultura, por exemplo, o momento e a distribuição das chuvas podem ser tão importantes quanto o volume acumulado", destaca Zanchett.

A integração entre modelos preditivos e sistemas de gestão agrícola reforça a mudança de postura do setor: a tecnologia deixa de atuar apenas na reação aos eventos climáticos e passa a ser uma ferramenta central na estratégia de mitigação de perdas operacionais e financeiras.

"A inteligência artificial não deve ser treated como um oráculo e nem substituir especialistas. O potencial está em fazer com que diferentes fontes de informação conversem entre si, permitindo decisões mais rápidas, rastreáveis e fundamentadas", conclui o coordenador.