Usineiros e produtores recereram a agtech Cromai para tentar compensar parte dos prejuízos

Divulgação: Cromai

As queimadas registradas desde o fim de agosto em canaviais paulistas alcançaram uma área de mais de 181 mil hectares, elevando os prejuízos aos produtores a 1,2 bilhão de reais, segundo dados da Organização de Associações de Produtores de Cana do Brasil (Orplana). Com essa crise no setor sucroenergético, as usinas estão passando por reestruturações drásticas de orçamento e procurando tecnologias e ferramentas que reduzam os custos de produção, como as da agtech Cromai, que identifica por inteligência artificial as plantas daninhas para uma aplicação localizada, elevando os negócios da startup em 30%.

Segundo Henrique Del Papa, COO da Cromai, a tecnologia oferecida apresenta média de retorno investido de 1 para 5 e sendo procurada pelo mercado que procura aumentar a eficiência de suas operações, potencializar ao máximo os efeitos dos novos tratos culturais além dos benefícios ambientais. “As empresas conseguem economizar em média 56% de herbicida e 65% da água utilizada na pulverização, além de reduzir o consumo de diesel. A solução também oferece o poder dos dados, sendo estes mais confiáveis para decisões de manejo e possibilitando uma redução anual média 25% na infestação de plantas daninhas em canaviais monitorados na safra anterior” explica.

Com o Scan Weeb, principal tecnologia desenvolvida pela startup, os produtores conseguem fazer a pulverização de defensivos de forma precisa e localizada, proporcionando uma redução média de 56% no uso de herbicidas.

Os diagnósticos e a inteligência da agtech permitem ainda o aumento da produtividade e da sustentabilidade nas culturas, por meio de um controle mais efetivo de plantas invasoras, redução do tempo de tratores em campo, e sua consequente queda no consumo de combustível e emissão de gás carbônico. Além disso, a empresa disponibiliza outras soluções de IA como detecção de impurezas vegetais nos carregamentos de cana-de-açúcar, chamada de Cromai Sentinel e o Cromai Scan Growline, que detecta falhas de plantio na cultura da cana-de-açúcar utilizando imagens de drones e o algoritmo que identifica e classifica falhas acima de 50 cm.