Como a Solinftec reduziu defensivos em até 90% na soja com robótica e IA embarcada

O desafio era aumentar produtividade agrícola e reduzir o uso de insumos químicos sem perder controle sobre pragas, plantas daninhas e doenças. Em grandes áreas agrícolas, o monitoramento manual é limitado pela escala, pelo custo e pela frequência necessária para detectar problemas no momento certo.

Para cooperativas, usinas e grandes produtores, esse problema se traduz em custos elevados, risco agronômico e pressão por sustentabilidade. Aplicar defensivo em toda a área quando o problema está localizado desperdiça recursos e reduz eficiência. A Solinftec buscou resolver esse gargalo com IA embarcada e robótica autônoma.

A Solinftec atua com soluções de inteligência artificial, automação e robótica para cana-de-açúcar, grãos, fibras e culturas perenes. A empresa já monitora milhões de hectares e dezenas de milhares de máquinas, criando uma base de dados operacional e agronômica de grande escala.

Esse contexto é importante porque IA agrícola depende de dados reais de campo. Quanto maior a base de máquinas, clima, operações e lavouras monitoradas, maior a capacidade de gerar recomendações, comparar padrões e identificar oportunidades de eficiência.

A solução central do case é o Solix AG Robotics, robô autônomo movido a energia solar, equipado com IA, visão computacional e machine learning. O robô monitora a lavoura, identifica plantas daninhas, pragas e doenças, e permite aplicações localizadas de defensivos.

A plataforma ALICE AI complementa o robô ao organizar indicadores operacionais, climáticos e de performance. Assim, a inteligência não fica apenas no equipamento; ela integra dados de campo, máquinas, clima, logística e recomendação técnica.

A tecnologia utilizada combina visão computacional para identificar objetos e condições na lavoura, machine learning para interpretar padrões e IA embarcada para tomada de decisão próxima ao campo. O robô também opera com energia solar, o que reforça a proposta de monitoramento contínuo e sustentável.

O portfólio da Solinftec inclui a plataforma ALICE AI, soluções Flow, Way, monitoramento de produtividade, monitoramento de qualidade e certificados digitais ligados a rastreabilidade. No caso do Solix, o foco é levar IA para scouting, pulverização localizada e controle de pragas.

O Solix percorre a lavoura de forma autônoma, coletando imagens e dados. A IA identifica características das plantas, pragas, plantas daninhas, doenças e indicadores de sanidade. Quando há necessidade de intervenção, o sistema permite aplicação localizada, reduzindo pulverizações desnecessárias.

Na função de scouting, o robô avalia estande de plantas, pragas como lagartas e percevejos, altura, vigor e qualidade de plantio. No modo sprayer, aplica herbicida apenas onde há infestação. No controle noturno de pragas, utiliza luzes específicas e armadilhas inteligentes para atrair e eliminar insetos adultos.

O processo envolve coleta contínua de dados no campo, análise por IA embarcada, identificação de eventos agronômicos, recomendação ou execução de ação localizada e consolidação dos dados na plataforma de gestão. Isso cria um ciclo de monitoramento, decisão e ação muito mais rápido do que inspeções manuais espaçadas.

A arquitetura também se apoia na base ampla de dados da Solinftec: hectares monitorados, máquinas em campo, unidades climáticas e registros operacionais. Essa base alimenta insights agronômicos, operacionais, táticos e estratégicos para produtores, usinas e cooperativas.

• Redução de mais de 90% no uso de herbicidas na soja na safra 23/24.
• Redução de até 65% no uso de herbicidas em aplicações de pós-emergência na cana-de-açúcar.
• Aumento médio de 10 sacas por hectare na soja.
• Incremento de 9 sacas por hectare no milho safrinha 23/24.
• Mais de 13 milhões de hectares físicos monitorados pelas soluções Solinftec.
• Mais de 60 mil máquinas em campo.
• Meta de alcançar 700 robôs em operação entre as safras 2025 e 2026.

O impacto executivo é duplo: redução de custo com insumos e aumento de produtividade, com narrativa forte de sustentabilidade e agricultura de precisão.

O principal aprendizado é que IA no agro ganha força quando sai do painel e chega ao campo. A inteligência embarcada permite observar, decidir e agir no local, reduzindo o intervalo entre identificação do problema e intervenção.

Outro aprendizado é que a redução de insumos precisa ser medida com dados agronômicos e produtivos. O valor não está apenas em economizar defensivo; está em preservar produtividade, melhorar sanidade da lavoura e reduzir impacto ambiental de forma mensurável.