Sugar Tech: usando IA para aumentar a sacarose da cana

Por: Marcus Rogério de Oliveira* e Luciana Aparecida Ferrarezi**

A produção de açúcar é um grande negócio no Brasil, com mais de 600 usinas gerando bilhões em receita anualmente. A otimização da produção e da qualidade do açúcar é fortemente impactada pelo teor de sacarose na cana colhida. Com isso, devido a novas parcerias, um projeto inovador da Fatec está usando inteligência artificial e ciência de dados para ajudar os produtores de açúcar a extrair o máximo de sacarose de sua cana.

A iniciativa Sugar Tech visa criar soluções orientadas por IA que apoiem o trabalho de tecnólogos de cana-de-açúcar. Ao analisar dados sobre a qualidade da cana, condições de cultivo e métricas de processamento, algoritmos avançados de aprendizado de máquina podem identificar fatores que afetam o rendimento da sacarose.

O objetivo é desenvolver modelos preditivos que examinem dados como variedade de cana, nutrição do solo, irrigação e tempos de ciclo de corte. Os modelos de IA identificam correlações e padrões para determinar as melhores práticas agrícolas e de colheita para aumentar o teor de sacarose.

Por exemplo, a avaliação de dados de IA sobre chuva, temperatura, tipo de solo, variedade de cana e aplicação de fertilizantes em uma região pode determinar o melhor momento para colher cana com maior teor de sacarose. Como alternativa, os algoritmos podem analisar os dados de transporte e processamento da cana para minimizar a perda de sacarose após o corte.

A equipe da Sugar Tech inclui agrônomos experientes, cientistas de dados, matemáticos, estatísticos e cientistas da computação que colaboram de perto com os técnicos e gerentes da usina e do campo. Essa combinação de conhecimento de domínio com talento de IA permite criar e melhorar continuamente soluções baseadas em dados adaptadas às necessidades dos produtores de açúcar.

Um benefício importante da abordagem de modelagem de IA é que as recomendações são específicas e adaptáveis a cada fazenda com base em seus dados. Os sistemas aprendem a levar em consideração variáveis como clima local, saúde do solo e parâmetros operacionais ao prescrever estratégias de otimização de sacarose.

No futuro, a Fatec planeja incorporar ainda mais conjuntos de dados cobrindo tudo, desde drones e imagens de satélite até a atividade enzimática durante o processamento. Os dados mais ricos permitirão que a IA modele a dinâmica da sacarose desde o campo até a fábrica.

Ao alavancar IA e análise de dados, a iniciativa Sugar Tech da Fatec de Taquaritinga visa aumentar a produção de sacarose, aumentar a produtividade da planta e aumentar a lucratividade dos produtores brasileiros de cana de açúcar destinada à produção de álcool e açúcar.

* Marcus Rogério de Oliveira, Professor da Fatec, é mestre em Ciência da Computação pela USP e doutor em Biotecnologia pela UFSCar.

**Luciana Aparecida Ferrarezi é Diretora de Fatec de Taquaritinga. Doutora em Educação Escolar, Mestre em Educação Matemática e Graduada em Matemática pela Unesp e funcionária e professora da Fatec desde 1994.

***Os artigos publicados com assinatura não manifestam a opinião de O Defensor. A publicação corresponde ao propósito de estimular o debate dos problemas municipais, estaduais, nacionais e mundiais e de refletir as distintas tendências do pensamento contemporâneo.