Gêmeos digitais e inteligência artificial prescritiva: tecnologias que podem transformar a produção no campo

Integração entre dados agrícolas, simulações virtuais e inteligência artificial abre novas possibilidades para antecipar riscos, otimizar recursos e apoiar decisões no agronegócio.

A transformação digital no agronegócio está avançando para uma nova etapa. Mais do que acompanhar indicadores, mapas e informações sobre as condições das lavouras, o produtor rural passa a contar com tecnologias capazes de simular cenários, antecipar riscos e recomendar ações antes mesmo de executá-las no campo.

Nesse contexto, os Gêmeos Digitais e a inteligência artificial prescritiva surgem como ferramentas importantes para o desenvolvimento da chamada Agricultura 5.0. A integração dessas tecnologias permite testar diferentes possibilidades em ambientes virtuais, avaliar impactos e apoiar decisões com maior precisão, contribuindo para o uso eficiente dos recursos e a redução de riscos na produção agrícola.

Em entrevista à Folha de Piracicaba, Pedro Fernandes Chamochumbi, Diretor-Presidente do Parque Tecnológico Piracicaba, sob gestão do Instituto Pecege, onde também atua como Gestor de Inovação, e Secretário Executivo do Corredor Agro SP, explica como essas soluções podem transformar a gestão das propriedades rurais e fortalecer o desenvolvimento tecnológico da agricultura tropical.

O que são os Gêmeos Digitais no agronegócio?

Um Gêmeo Digital pode ser compreendido como uma representação virtual de uma propriedade rural, de uma área de cultivo ou de determinado sistema produtivo, alimentada continuamente por informações coletadas no ambiente real.

Sensores, estações meteorológicas, máquinas agrícolas, drones e imagens de satélite fornecem dados sobre umidade, temperatura, fertilidade do solo, condições climáticas e desenvolvimento das culturas. Essas informações alimentam modelos digitais que representam as condições da produção agrícola.

A principal diferença em relação aos mapas tradicionais e aos painéis de monitoramento está na possibilidade de simular situações futuras.

Como explica Chamochumbi, a proposta é permitir que o produtor avalie diferentes decisões antes de colocá-las em prática. Em uma operação de irrigação, por exemplo, é possível testar diferentes volumes de água no ambiente virtual e analisar qual alternativa tende a apresentar melhores resultados.

O executivo ressalta que não se trata necessariamente de construir uma cópia idêntica da propriedade, mas de desenvolver uma representação dinâmica e suficientemente confiável para compreender o comportamento da área, identificar riscos e avaliar alternativas.

Da inteligência artificial descritiva à prescritiva

Outro avanço importante está na evolução da inteligência artificial aplicada ao campo. Essa transformação pode ser compreendida a partir de três etapas: descritiva, preditiva e prescritiva.

A inteligência artificial descritiva informa o que está acontecendo. Por exemplo, identifica que a umidade do solo diminuiu. A preditiva avança ao indicar que, caso determinada condição permaneça, existe o risco de estresse hídrico na cultura.

Já a inteligência artificial prescritiva busca responder a uma questão ainda mais estratégica: considerando as condições do solo, a previsão do tempo, o estágio de desenvolvimento da cultura e os custos envolvidos, qual é a melhor decisão naquele momento?

Essa mudança amplia o papel da tecnologia na gestão agrícola. Em vez de apenas apresentar informações, os sistemas passam a comparar possibilidades, calcular impactos e recomendar ações.

Na prática, o produtor pode avaliar se deve irrigar determinada área, reduzir o volume de água, aguardar algumas horas ou aproveitar uma previsão de chuva.

A possibilidade de testar cenários antes da execução permite identificar potenciais consequências e reduzir erros operacionais.

Mais eficiência no uso dos recursos e antecipação de riscos

A aplicação dos Gêmeos Digitais também apresenta potencial para melhorar a eficiência econômica e ambiental das propriedades rurais.

Água, fertilizantes, defensivos agrícolas, combustível e energia podem ser utilizados de maneira mais direcionada, considerando a necessidade de cada área e o momento adequado para a operação.

Segundo Chamochumbi, não existe um percentual único de economia que possa ser aplicado a todas as propriedades, uma vez que os resultados dependem de fatores como cultura, solo, clima, máquinas disponíveis, nível tecnológico e eficiência da gestão.

O principal benefício está na maior precisão das operações. Em propriedades de grande escala, inclusive, pequenas melhorias percentuais podem representar resultados financeiros relevantes ao longo de uma safra.

Outra contribuição importante está na identificação antecipada de problemas agrícolas.

O estresse hídrico e determinados ataques de pragas, por exemplo, podem provocar alterações no funcionamento das plantas antes que os sintomas sejam perceptíveis visualmente. Sensores, câmeras térmicas, drones e imagens multiespectrais permitem identificar essas mudanças e combiná-las com informações climáticas, históricos produtivos e modelos de desenvolvimento das culturas.

A inteligência artificial contribui ao analisar grandes volumes de dados, reconhecer padrões e aprimorar previsões. Dessa maneira, torna-se possível identificar áreas de maior risco com antecedência e apoiar medidas preventivas.

Isso não significa que toda quebra de safra poderá ser prevista com precisão, mas representa uma mudança importante: sair de uma agricultura que reage aos problemas depois que eles aparecem para uma agricultura que busca reconhecê-los e enfrentá-los antecipadamente.

A integração entre ciência, modelos e inteligência artificial

Para que essas tecnologias funcionem adequadamente, é fundamental integrar o conhecimento agronômico aos modelos físicos, biológicos e estatísticos.

A inteligência artificial não substitui o conhecimento acumulado pela ciência agronômica. Pelo contrário, a integração dessas áreas permite desenvolver soluções mais consistentes para compreender o comportamento das plantas, dos solos e sua relação com o clima.

Nesse processo, modelos biofísicos ajudam a representar o funcionamento dos sistemas produtivos, enquanto modelos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina identificam relações e padrões que poderiam passar despercebidos em análises convencionais.

Como destaca Chamochumbi, a ciência ajuda a inteligência artificial a compreender como a planta funciona, enquanto a inteligência artificial ajuda a ciência a identificar relações complexas e oferecer suporte menos subjetivo à tomada de decisão humana.

Outro aspecto importante é a velocidade de processamento das informações.

Dependendo da aplicação, uma máquina autônoma pode precisar tomar decisões em milissegundos ou segundos, enquanto determinadas informações ambientais são atualizadas em intervalos de minutos e imagens de satélite seguem outras frequências.

Uma das alternativas para superar esses desafios é o uso de edge computing, tecnologia que permite realizar parte do processamento próximo aos sensores e às máquinas, reduzindo a dependência de servidores distantes. A computação em nuvem continua importante para armazenar grandes volumes de informações, treinar modelos e executar simulações mais complexas.

A combinação entre processamento local e em nuvem permite construir sistemas mais eficientes, capazes de responder rapidamente às necessidades da operação.

Inteligência artificial como interface para o produtor

Com o avanço dos grandes modelos de linguagem e dos agentes autônomos de inteligência artificial, novas possibilidades de interação também começam a surgir.

O produtor poderá, por exemplo, fazer perguntas em linguagem natural, por voz ou texto, e receber respostas construídas a partir dos dados de sua propriedade.

Questões como qual área apresenta maior risco de perda de produtividade durante a semana ou qual seria o impacto de não realizar uma irrigação podem ser respondidas com base na integração de diferentes informações e modelos.

Entretanto, para que essas respostas sejam confiáveis, é necessário trabalhar com dados consistentes, modelos validados e regras claras de segurança. A inteligência artificial precisa estar conectada a informações corretas e operar dentro de limites técnicos bem definidos.

Piracicaba e o desenvolvimento de soluções para a agricultura tropical

O desenvolvimento dessas tecnologias depende não apenas de ferramentas digitais, mas também da articulação entre empresas, instituições de pesquisa, universidades, startups e produtores rurais.

Nesse cenário, Piracicaba reúne competências importantes para contribuir com a evolução do agronegócio. O município concentra instituições como a Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ/USP), a EsalqTec, o movimento AgTech Valley, empresas de tecnologia agrícola, centros de pesquisa, o Hub PwC AgTech Innovation, o Instituto Pecege e o Parque Tecnológico de Piracicaba, entre outros atores ligados à inovação no setor.

Essa proximidade entre ciência, empreendedorismo e produção cria oportunidades para desenvolver, testar e validar soluções voltadas às necessidades do campo.

Para Chamochumbi, existe uma oportunidade estratégica para que Piracicaba avance como um território onde novas tecnologias agrícolas não sejam apenas discutidas, mas efetivamente desenvolvidas, validadas e levadas ao mercado.

Um dos diferenciais está na possibilidade de desenvolver soluções adequadas às condições da agricultura tropical brasileira, que apresenta características distintas daquelas encontradas em países de clima temperado.

O próximo passo, segundo o executivo, é ampliar a conexão entre as competências existentes no território e os desafios concretos dos produtores e da indústria.

O futuro da Agricultura 5.0

A evolução dos Gêmeos Digitais aponta para sistemas cada vez mais integrados e autônomos. Nesse cenário, sensores identificam condições no campo, modelos digitais simulam alternativas, a inteligência artificial recomenda ações e máquinas executam operações. Depois, novos dados retornam ao sistema, permitindo avaliar os resultados e atualizar as decisões.

Apesar do avanço da automação, a perspectiva não é simplesmente retirar as pessoas do processo produtivo.

O objetivo é ampliar a capacidade humana de analisar informações, compreender cenários e tomar decisões mais assertivas.

A Agricultura 5.0 representa justamente essa integração entre conhecimento do produtor, ciência e inteligência artificial. Mais do que automatizar máquinas, a transformação está na capacidade de simular o futuro antes de tomar decisões no presente.

Como sintetiza Pedro Fernandes Chamochumbi, o caminho é produzir mais, com menos, utilizando a tecnologia para ampliar a eficiência e a inteligência da gestão agrícola.

CHAMOCHUMBI, Pedro Fernandes. Gêmeos digitais e IA prescritiva podem transformar a forma de produzir no campo. Folha de Piracicaba, Piracicaba, 28 out. 2026. Caderno Tecnologia & Inovação, p. 20-21.