Uma economia da ordem de grandeza de milhões somente em uma única operação na cultura de cana-de-açúcar, para uma única usina, mostra o potencial da tecnologia de otimização na escolha dos herbicidas, ainda mais se considerarmos o percentual de economia de 24,19% em um item expressivo do orçamento agrícola de uma usina sucroenergética. Se extrapolarmos o potencial de economia para uma área 300x maior, uma estimativa conservadora aproximada da área de cana-soca no Brasil, somente nesta operação, a economia poderia ser de centenas de milhões de reais por ano. Não seria precipitado estimar que, para todas as operações, a economia pode chegar no Brasil a ordem de bilhão de reais. Tal modelo tem ainda mais relevância quando se considera as outras culturas em que a mesma tecnologia pode ser aplicada, tanto no Brasil quanto no mundo.
eficácia do processo, zerando a possibilidade de erros de recomendação. Com uma interface feita, o processo inteiro de recomendação via algoritmo diminui consideravelmente o tempo gasto pelo técnico responsável para este trabalho, liberando-o para liberando-outras atividades. Expandindliberando-o mais a interface, pliberando-ode-se cliberando-onectar através dliberando-o mesmo sistema o setor de compras com o setor de recomendações, a gerência, o compliance, o ambiental, etc. Todo o processo que antes era absolutamente misterioso agora fica completamente rastreável e justificável.
A possibilidade de fazer esse processo em diversas áreas ao mesmo tempo, para todas as operações, também diminui o tempo necessário para montar o orçamento anual de semanas para poucas horas. Abre a possibilidade de atualizar os preços dos herbicidas para recalcular todas as áreas e abre um grande leque de possibilidades de táticas de negociações com os fabricantes que antes simplesmente não eram praticáveis.
Outro benefício da melhoria da eficácia do processo é a diminuição das aplicações sequenciais que não eram planejadas. Uma redução de aplicações resulta em uma menor frequência de aplicação de agroquímicos no ambiente, uma provável menor quantidade bruta de herbicidas aplicada e uma menor utilização de maquinário (e consequentemente uma menor emissão de carbono), além do menor custo de produção da tonelada de cana. O aumento do Coeficiente de Variação também indica que a quantidade de herbicidas está sendo ajustada com o tamanho da infestação, usando menos herbicidas em áreas menos problemáticas.
O algoritmo é uma ferramenta para apoiar o técnico, e não o substituir. Ele sozinho não consegue tomar a decisão ótima levando em conta todas as estratégias possíveis, o tempo todo, como evidenciado pelo fato de que para 27,8% das áreas o tratamento escolhido pelo técnico não foi o mesmo determinado como ótimo pelo algoritmo. Apesar dos tratamentos ótimos funcionarem, eles não levam em conta nem a disponibilidade de maquinário para reaplicações em caso de escapes, nem o tamanho das janelas de aplicações em caso de seletividade das moléculas a cultura e nem a análise de risco/retorno do controle de algumas daninhas mais críticas e a disponibilidade de
orçamento nestas áreas. Isto tudo fica à cargo do técnico responsável. Porém a diferença de 58,94% na frequência de escolha do tratamento ótimo econômico e a taxa de 100%
de acerto evidenciam com clareza o benefício trazido pela ferramenta ao técnico, ao orçamento, e ao manejo de plantas daninhas como um todo.
O algoritmo tem, porém, suas limitações: seus resultados são tão bons quanto a sua base de dados. E para poder preencher a base de dados, bons técnicos com vasto conhecimento especializado são necessários além de muitas horas definindo os valores a serem utilizados para montar as bases de dados personalizadas. Mais pesquisas sobre os valores reais dos parâmetros físico-químico-biológicos do sistema herbicida/ambiente/planta são necessárias, para que os valores reais sejam facilmente encontrados e não seja mais necessária a estimativa. O papel dos pesquisadores, professores e consultores não vai se extinguir, e sim intensificar, com a adoção do modelo pela indústria.
Uma boa maneira de contornar estas limitações seria estabelecer um sistema de retroalimentação com os resultados das aplicações e tratamentos, e uma inteligência artificial para utilizar a Big Data gerada.
A utilização da ferramenta vai depender de uma curva de aprendizagem pois em algumas situações o próprio técnico não tem certeza de porquê prefere um tratamento em relação a outro, e colocar o processo em etapas e quantitativamente é uma nova maneira de pensar sobre herbicidas - é natural que leve algum tempo até que os usuários se acostumem.
Finalmente, os resultados obtidos neste trabalho referem-se a uma única usina.
Da maneira que o processo qualitativo e quantitativo foi montado, a ferramenta encontra todos os tratamentos que o próprio técnico responsável (que deve concordar com a base de dados utilizada) acredita que funcionem para uma determinada área. Quanto mais restrita for a base de dados, quanto mais tempo for gasto buscando o melhor tratamento para uma determinada área, quanto mais retroalimentação houver entre o setor de recomendação e o setor de compras, menor será o benefício relativo trazido pelo
algoritmo. Mas desta maneira, o algoritmo sempre irá dar recomendações corretas (de acordo com o próprio técnico responsável), e sempre retornará as mais economicamente viáveis, trazendo sempre algum benefício a recomendação. Mesmo que, por algum motivo, o resultado encontrado seja igual ao orçado, teríamos agora recomendações auditáveis, confiabilidade nos resultados, automatização do processo com economia de tempo e todas as possibilidades comerciais possíveis que a ferramenta pode trazer.
5 CONCLUSÕES
Devido à grande importância dos herbicidas para a agricultura atual, tanto em utilidade como em valor, absoluto e relativo, e a escassez de métodos de otimização nesta área, este trabalho apresentou uma ferramenta para melhorar a recomendação técnica/econômica de melhor custo-benefício. A otimização foi escolhida como base da ferramenta justamente pela ampla gama de possibilidades e pela complexidade do assunto.
Tanto a construção do modelo quantitativo e das equações necessárias, quanto o processo qualitativo e quantitativo e as variáveis de interesse catalogadas, e o próprio teste realizado em cima do orçamento real com resultados aprovados pelo mesmo técnico que realizou o mesmo orçamento, foram validadas na prática através do sucesso em diminuir 24,19% o valor do orçamento, das taxas de 100% de tratamentos aprovados corretos das listas de resultados analisadas e da percepção de 0% de tratamentos que deveriam ser aprovados mas não foram, de acordo com o técnico.
Apesar da ferramenta criada não ser tecnicamente de agricultura de precisão, ela pode ser usada na mesma para poder variar além da dose dos herbicidas para cada unidade espacial, quais herbicidas estão sendo utilizados em cada unidade espacial.
Espera-se que a ferramenta criada neste trabalho influencie na maneira que se faz o manejo de plantas daninhas; impacte o mercado de herbicidas ao tornar diferentes combinações de produtos comerciais substituíveis por outras combinações; e altere a própria maneira pela qual se pense sobre quando e como deve-se utilizar um herbicida ou combinação de herbicidas.
Por restrição de tempo hábil somente foi possível testar uma única modalidade de aplicação, apesar de ser a mais expressiva no orçamento de uma usina. Um próximo passo lógico seria testar para todas as modalidades, inclusive o modelo de pós-emergência em casos de reavaliação por motivos de escape ao longo do ano. Este último depende de situações reais que não são planejadas, e sim encontradas no dia-a-dia, o que faz seu teste muito mais demorado ao longo do tempo. Pode-se também iniciar a
montagem dos processos específicos das operações de outras culturas.
A lista completa de tratamentos possíveis para cada área que o algoritmo computacional produz permite, obviamente, uma maior flexibilidade na negociação e compra de herbicidas, mas este benefício não foi contemplado em detalhes neste estudo, podendo ser foco de um novo trabalho na área. Além da própria ferramenta, muitos trabalhos podem ter foco nas novas equações e parâmetros propostos, podendo ser pesquisados os valores para diversos herbicidas e plantas daninhas.
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APÊNDICE A – DISTRIBUIÇÕES
Gráfico 1 – Quantidade de tratamentos orçados por classe de custo.
Fonte: Elaboração própria
A distribuição dos custos dos tratamentos orçados teve uma frequência bimodal, devido ao salto de custo no uso de tratamentos entre 2 e 3 produtos comerciais, e tratamentos de 2 moléculas com produtos comerciais de preço maior.
Gráfico 2 – Quantidade de tratamentos indicados pelo algoritmo sozinho por classe de custo.
Fonte: Elaboração própria
Os tratamentos indicados pelo algoritmo também tiveram uma distribuição bimodal, mas foi o salto de preços entre tratamentos com 1 produto comercial e 2 produtos comerciais que separaram as classes.
Gráfico 3 – Quantidade de tratamentos escolhidos com auxílio do algoritmo por classe de custo.
Fonte: Elaboração própria
Os tratamentos escolhidos pelo técnico responsável, porém, tiveram uma significativa diferença na quantidade de tratamentos com somente 1 molécula escolhidos pelo técnico responsável, não sendo mais considerada uma distribuição bimodal.