AGRONEGÓCIO
Tomra Lucai™ para a plataforma de classificação Invision2 aumenta a eficiência e a rentabilidade das operações de embalagem de cerejeiras
Publicado em
17 de abril de 2024por
Da RedaçãoO aumento contínuo da demanda global por cerejas coloca os embaladores sob pressão para processar volumes cada vez maiores e, ao mesmo tempo, manter a alta qualidade do produto. Variações significativas no produto de entrada, eventos climáticos perturbadores, o manuseio cuidadoso que as cerejas exigem e a disponibilidade de mão de obra são alguns dos principais desafios que os embaladores enfrentam enquanto se esforçam para atender à demanda e às especificações de produto dos clientes. A nova tecnologia LUCAi™ para a plataforma de classificação InVision2 permite que eles otimizem embalagem, aumentem o rendimento e a eficiência e garantam cerejas de alta qualidade com precisão inigualável na detecção de defeitos.
Um salto substancial
A nova plataforma LUCAi™ apresenta o mais recente desenvolvimento da tecnologia Deep Learning da TOMRA, que usa modelos pré-treinados para ensinar aos computadores como processar dados, como padrões complexos em fotos, para alcançar uma precisão de classificação sem precedentes. Essa tecnologia foi desenvolvida por uma equipe de cientistas, engenheiros, pesquisadores e especialistas líderes do setor e aplicada com sucesso em aplicações de mirtilo e maçã – na KATO260 e, mais recentemente, nas plataformas Spectrim X, respetivamente. Os engenheiros da TOMRA Food combinaram essa experiência com seu profundo conhecimento de classificação, inspeção e embalagem de cerejas para estender as vantagens da tecnologia LUCAi™ à plataforma de classificação InVision2.
Benedetta Ricci Iamino, Diretora Global da Categoria de Cerejas da TOMRA Food, diz: “O LUCAi™ para InVision2 representa um salto substancial na precisão da classificação, maior retorno de embalagem e redução do desperdício de alimentos, graças a índices excepcionalmente baixos de produto bom junto com ruim e produto ruim junto com bom, e maior produtividade. A plataforma LUCAi™, de fato, permite que os clientes da TOMRA processem cerejas em uma velocidade mais alta (+15% kg por hora por linha) enquanto otimizam a classificação de defeitos. Ela os ajuda a obter retornos mais altos por kg embalado do que qualquer outra tecnologia disponível atualmente, reduzindo o desperdício de alimentos e melhorando sua reputação de qualidade consistente nos mercados. Outra vantagem é sua nova interface, que é muito fácil de usar, tornando mais fácil e rápida a adaptação dos operadores à tecnologia.”
A plataforma de classificação inteligente InVision2 com LUCAi™ permite que os embaladores maximizem os resultados de embalagem, melhorando a qualidade e a consistência da embalagem e, ao mesmo tempo, minimizando o desperdício e aumentando os rendimentos premium. Ela usa a tecnologia Deep Learning da TOMRA para identificar rachaduras nas bordas, cerejas Pacman, suturas abertas, manchas cosméticas e arrancamentos do caule. Ele também melhora a detecção de esporas, rachaduras e todos os defeitos ao redor da área do caule com precisão inigualável. O LUCAi™ foi treinado com base em grandes quantidades de dados coletados de produtores de cereja em todo o mundo e, graças à sua “inteligência”, é capaz de reconhecer padrões nas cerejas, independentemente de suas variedades, qualidade e condições de entrada, evitando rebaixamentos acidentais de frutas boas e eliminando lentidões devido à classificação manual de frutas ruins – tudo isso da maneira mais consistente e eficiente.
O software avançado permite que a plataforma de classificação processe um alto rendimento, resultando em maior produtividade e, ao mesmo tempo, mantendo a consistência entre estações, lotes, variedades e operadores. Essa é uma grande vantagem para os embaladores de cereja, para os quais a qualidade do produto é a origem de seus maiores retornos, mas também dos maiores desafios operacionais.
Pronto para uso e preparado para o futuro
O LUCAi™ para a plataforma de classificação de cerejas da InVision2 usa modelos pré-treinados criados com base em uma grande quantidade de dados e conhecimentos coletados em várias regiões do mundo nos últimos 5 anos. “É importante entender que a tecnologia de IA é uma caixa vazia que você precisa preencher; sem uma grande quantidade de dados de qualidade, ela não vai a lugar algum”, explica Benedetta. “É aí que o LUCAi™ se destaca de qualquer outra plataforma de IA disponível no setor: ele vem com grandes quantidades de dados que a TOMRA coletou ao longo de mais de 5 anos, construindo modelos pré-treinados usando imagens reais de cerejas que nossos clientes embalam, desenvolvendo continuamente o ‘cérebro’ do LUCAi™, que se torna cada vez mais inteligente no processo. Isso significa que ele está pronto para sair da caixa, capaz de oferecer seu desempenho superior de classificação e inspeção assim que é instalado na operação de nossos clientes.”
A plataforma de tecnologia LUCAi™ da TOMRA não só vem pronta para funcionar com modelos pré-treinados, mas também pode continuar a evoluir à medida que coleta mais dados ao operar na operação do cliente e continua aprendendo. “Ela se torna mais inteligente e, consequentemente, mais potente e precisa ao longo do tempo”, diz Benedetta. “Ele é preparado para o futuro.”
Com o LUCAi™, os embaladores de cereja também se beneficiam do suporte da TOMRA. A equipe de serviços pode ajudá-los a criar modelos personalizados que abordem problemas com as variedades e defeitos específicos de sua operação, de modo que a plataforma atenda às suas necessidades precisas e aos requisitos de qualidade.
Experimentado e testado em campo
“Uma fase fundamental do processo de desenvolvimento de produtos da TOMRA Food é o teste em campo, em condições reais com os clientes”, explica Benedetta Ricci Iamino. “Foi exatamente isso que fizemos ao estender nossa tecnologia LUCAi™ Deep Learning para as cerejas: nós a testamos e validamos na Califórnia e na Nova Zelândia, durante as duas últimas temporadas, coletando mais dados e trabalhando com nossos clientes para ajudá-los a criar modelos para tratar de seus problemas específicos.”
Na Califórnia, EUA, a Prima Frutta Packing tem usado a tecnologia LUCAi™ da TOMRA em sua operação de embalagem de cerejas com excelentes resultados. Isso permitiu que eles aumentassem a produção e a eficiência de embalagem (kg por hora por pessoa) com a mesma força de trabalho, permitindo que eles acompanhassem a curta janela de colheita de cerejas e, ao mesmo tempo, mantivessem a alta qualidade do produto. Isso é especialmente valioso em uma estação desafiadora como a do ano passado, quando as cerejas atrasaram cerca de três semanas e amadureceram de uma só vez. Eles treinaram com sucesso a tecnologia Deep Learning da TOMRA para detectar com precisão defeitos, como defeitos de oídio, picadas de insetos e rachaduras de água doce após a chuva, o que seria muito difícil com seu sistema de mapeamento tradicional. A operação fácil de usar foi outra grande vantagem que eles destacaram.
Tim Sambado, presidente da Prima Frutta Packing, está entusiasmado com a tecnologia LUCAi™ da TOMRA: “É realmente empolgante ver como o sistema vai evoluir. Acho que apenas arranhamos a superfície. Acho que há muito mais à nossa frente”.
A nova plataforma de classificação LUCAi™ for InVision2 estará disponível no mercado no Hemisfério Sul para a temporada de cereja de 2024, com outras regiões a seguir.
Fonte: Alarcon & Harris PR
Fonte: Portal do Agronegócio
AGRONEGÓCIO
Inteligência artificial transforma o agronegócio brasileiro e impulsiona produtividade no campo
Published
2 horas agoon
14 de maio de 2026By
Da Redação
A inteligência artificial (IA) vem ganhando espaço de forma acelerada no agronegócio brasileiro e já se consolida como ferramenta estratégica para elevar produtividade, reduzir desperdícios e melhorar a gestão das propriedades rurais.
Em meio a um cenário marcado por custos elevados de produção, pressão sobre as margens e maior instabilidade climática, produtores rurais passam a investir cada vez mais em soluções tecnológicas capazes de antecipar problemas e otimizar decisões no campo.
O avanço da agricultura digital ocorre em um momento em que a produção agrícola brasileira segue elevada, mas enfrenta desafios crescentes relacionados à irregularidade do clima, aumento dos custos logísticos e volatilidade do mercado.
Inteligência artificial deixa de ser tendência e entra na rotina do campo
A aplicação da inteligência artificial já influencia diretamente decisões em lavouras, confinamentos e sistemas de manejo em diferentes regiões do Brasil.
Segundo Leonardo Ribeiro Dalben, desenvolvedor de software especializado em IA, a principal transformação está na capacidade de antecipação proporcionada pelo uso de dados em tempo real.
“A inteligência artificial permite antecipar cenários com base em dados reais. Isso ajuda o produtor a agir antes do problema aparecer, seja na lavoura ou na gestão da propriedade”, afirma.
A tecnologia já é utilizada no monitoramento agrícola por meio de sensores, drones, imagens de satélite e sistemas automatizados capazes de identificar:
- falhas de plantio;
- estresse hídrico;
- início de pragas e doenças;
- necessidade de irrigação;
- e variações nutricionais das culturas.
Agricultura de precisão amplia eficiência e reduz desperdícios
A adoção de ferramentas digitais ligadas à agricultura de precisão também vem crescendo no país.
Segundo dados da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), o uso de tecnologias inteligentes pode elevar a produtividade agrícola em até 20%, além de reduzir significativamente desperdícios de água, fertilizantes e defensivos.
Na prática, a inteligência artificial permite que o produtor tome decisões mais rápidas e assertivas, melhorando:
- o aproveitamento de insumos;
- o planejamento operacional;
- o controle de custos;
- e a eficiência da produção.
O avanço dessas ferramentas ocorre principalmente em culturas como soja, milho, café, algodão e cana-de-açúcar, segmentos que já operam com elevado nível de mecanização e monitoramento digital.
Pecuária também avança com sensores e automação
Na pecuária, o uso da inteligência artificial também cresce rapidamente, especialmente em sistemas voltados ao monitoramento do rebanho e gestão operacional.
Atualmente, já existem soluções capazes de acompanhar o comportamento dos animais por meio de sensores inteligentes, permitindo:
- controle de deslocamento;
- monitoramento de saúde;
- identificação de cio;
- rastreamento de alimentação;
- e delimitação virtual de áreas de manejo.
Segundo Dalben, a tecnologia reduz custos com infraestrutura tradicional e melhora o controle operacional das fazendas.
“Hoje já existem soluções que utilizam sensores e inteligência artificial para controlar o deslocamento do rebanho, reduzindo custos com infraestrutura e aumentando o controle operacional”, explica.
Gestão financeira se torna novo foco tecnológico do agro
Além do impacto produtivo, a inteligência artificial começa a ganhar relevância na gestão financeira das propriedades rurais, considerada um dos maiores desafios do setor atualmente.
Com aumento do endividamento rural e margens mais apertadas em diversas cadeias produtivas, cresce a busca por ferramentas capazes de melhorar:
- planejamento financeiro;
- análise de custos;
- previsão de fluxo de caixa;
- controle operacional;
- e gestão de riscos.
Dados recentes apontam que as dívidas do agronegócio em recuperação extrajudicial já somam cerca de R$ 98 bilhões em 2026, evidenciando a necessidade de maior controle financeiro no campo.
“O produtor que utiliza dados consegue entender melhor seus custos, prever cenários e tomar decisões com mais segurança. Isso faz diferença principalmente em momentos de margem apertada”, ressalta o especialista.
Nova geração acelera digitalização do agronegócio
Outro fator que impulsiona o crescimento da inteligência artificial no campo é a entrada de uma nova geração de produtores rurais, mais conectada à tecnologia e à gestão baseada em dados.
O movimento acompanha o crescimento do empreendedorismo digital no agronegócio e a expansão das agtechs no Brasil, que desenvolvem soluções voltadas para:
- monitoramento climático;
- análise de produtividade;
- gestão rural;
- rastreabilidade;
- automação;
- e inteligência de mercado.
Conectividade ainda é desafio para expansão da IA no campo
Apesar do avanço acelerado, a ampliação da inteligência artificial no agronegócio ainda enfrenta obstáculos importantes, especialmente relacionados à conectividade rural e ao acesso à tecnologia por pequenos e médios produtores.
Em diversas regiões do país, limitações de internet e infraestrutura dificultam a adoção plena de sistemas inteligentes no campo.
Mesmo assim, especialistas avaliam que a tendência é de crescimento contínuo da digitalização do agro brasileiro, impulsionada pela necessidade de produzir mais com menos recursos e reduzir riscos operacionais.
“A tecnologia não substitui a experiência do produtor, mas amplia a capacidade de decisão. Quem conseguir integrar dados ao dia a dia da produção vai ter mais previsibilidade e competitividade”, conclui Dalben.
Fonte: Portal do Agronegócio
Fonte: Portal do Agronegócio
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