A UFMS desenvolveu uma tecnologia capaz de mapear lavouras com alta precisão em menos de 24 horas, abordando falhas na colheita de cana-de-açúcar e a detecção de plantas daninhas na soja. O sistema utiliza drones para capturar imagens de alta resolução e processa os dados com uma arquitetura de inteligência artificial.
Segundo o professor José Marcato Junior, da Faeng da UFMS, o mapeamento gera indicações sobre onde a colheita pode ocorrer, onde é necessário replantio e onde há infestação de plantas daninhas. A leitura inteligente identifica as áreas com precisão centimétrica para atuação de máquinas e aplicações de herbicidas.
A tecnologia combina uso de imagens aéreas com IA treinada a partir de centenas de artigos científicos. A ferramenta para cana aponta locais exatos para plantio ou colheita, reduzindo pisoteio e melhorando a produtividade do canavial.
Expansão para soja, impactos e parcerias
No caso da soja, o algoritmo delimita áreas com plantas daninhas invasoras, viabilizando aplicações de herbicidas de forma localizada. A precisão alcançada é de cerca de 98%, o que reduz o uso de insumos e favorece a sustentabilidade.
A comparação com métodos tradicionais aponta economia de insumos de até 82% e produção mais sustentável, conforme o fundador da startup. O desenvolvimento começou em 2018, inicialmente fora do setor agro, com arquiteturas de IA para diversos cenários, como queimadas no Pantanal.
No final de 2022, a Raízen solicitou o mapeamento de falhas e linhas de plantio em 60 mil hectares em poucos dias, demandando rapidez. A adaptação dos sistemas permitiu entregar o serviço em menos de 24 horas, segundo relatos da equipe.
Da pesquisa à empresa e à atuação no mercado
O projeto evoluiu para uma empresa de tecnologia, a GeoIA, criada a partir da UFMS. Hoje a startup atua com clientes de oito das 10 maiores usinas do setor sucroenergético no Brasil e busca contatos com operadores americanos.
De acordo com o CEO, a GeoIA faturou 4,5 milhões de reais em 2025 e projeta chegar a 8 milhões neste ano. A empresa mudou o posicionamento para oferecer uma solução genérica de visão computacional para o agronegócio, mantendo foco na sustentabilidade financeira e ambiental.
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