A inteligência artificial está mudando uma etapa pouco conhecida da agricultura: o desenvolvimento das máquinas que chegam às lavouras. Usada por equipes de engenharia para analisar dados, rodar simulações e avaliar alternativas de projeto, a tecnologia vem ajudando fabricantes a acelerar a criação de tratores, pulverizadores, colheitadeiras e plantadeiras.
Quando se fala em IA no agronegócio, a imagem que vem à cabeça costuma ser a de um trator dirigindo sozinho no campo. Mas boa parte do impacto real da tecnologia acontece bem antes disso — nos escritórios de engenharia, ainda na fase em que a máquina existe só como modelo digital.
Na AGCO, responsável por marcas como Massey Ferguson, Valtra e Fendt, a inteligência artificial passou a integrar o processo de desenvolvimento de novos produtos, ao lado das ferramentas digitais já usadas pela engenharia. O objetivo é agilizar a avaliação de soluções e ampliar a capacidade de testar cenários antes mesmo da construção dos primeiros protótipos.
Segundo Paulo Vilela, diretor de Engenharia da AGCO, estudos recentes em ambientes de engenharia e desenvolvimento de software indicam ganhos de produtividade entre 20% e 40% em atividades de análise, simulação e desenvolvimento assistidas por IA. Na engenharia de máquinas agrícolas, isso permite avaliar mais alternativas de projeto e antecipar problemas ainda nas fases virtuais.
Mesmo com a tecnologia ganhando espaço, desenvolver uma nova máquina agrícola continua complexo: um projeto pode levar de três a quatro anos até chegar ao mercado, mobilizando mais de 300 engenheiros e especialistas de manufatura, qualidade, validação, compras, marketing e atendimento ao cliente.
“O desenvolvimento de uma máquina começa muito antes da fase de produção. Ouvimos produtores, estudamos as necessidades das diferentes operações agrícolas e avaliamos diversas possibilidades técnicas até chegar à solução final”, explica Vilela.
Grande parte desse trabalho acontece em ambientes virtuais: antes de qualquer componente ser fabricado, engenheiros usam modelos digitais para avaliar o comportamento de estruturas e sistemas em diferentes condições de operação. A IA entra nesse processo permitindo análises mais rápidas de grandes volumes de dados.
A participação dos produtores rurais também é fundamental: equipes coletam informações diretamente no campo para entender desafios dos operadores e transformar necessidades práticas em características incorporadas aos novos equipamentos.
Depois das etapas virtuais, começam os testes físicos. Protótipos passam por avaliações em laboratório e em condições reais de trabalho, reproduzindo clima, relevo, tipo de solo, poeira, umidade e intensidade de uso de diferentes regiões agrícolas do Brasil. Alguns projetos acumulam milhares de horas de validação, com sensores registrando continuamente o funcionamento das máquinas para aperfeiçoar componentes, sistemas eletrônicos e software embarcado.
A inteligência artificial também está presente nas próprias máquinas prontas: recursos de conectividade, sensores, processamento de imagem e automação permitem que os equipamentos interpretem informações em tempo real e executem operações com maior precisão no campo.
O Brasil ocupa posição estratégica nesse processo. A AGCO mantém centros de pesquisa e desenvolvimento em Mogi das Cruzes (SP), Canoas (RS) e Ibirubá (RS), responsáveis por criar e validar tecnologias para tratores, pulverizadores, colheitadeiras, plantadeiras e motores — alguns projetos concebidos por equipes brasileiras são produzidos e comercializados globalmente.
“A adoção da inteligência artificial no desenvolvimento de máquinas agrícolas acompanha um movimento observado em diversos setores da indústria. A tecnologia vem contribuindo para acelerar análises, ampliar a capacidade de testes e apoiar a criação de equipamentos preparados para os desafios de uma agricultura que exige produtividade, precisão e eficiência operacional”, finaliza Vilela.
Mecânica Online® com Tarcisio Dias – Vale separar dois usos distintos de IA que aparecem misturados em nossa matéria: um é a IA usada pelos engenheiros para projetar e simular máquinas mais rápido; outro é a IA embarcada nas máquinas prontas, ajudando na operação real no campo. São histórias diferentes, ainda que complementares.
O número de 20% a 40% de ganho de produtividade não é uma medição específica da AGCO em máquinas agrícolas, e sim referência de estudos gerais sobre engenharia e desenvolvimento de software — vale tratá-lo como contexto de mercado, não como resultado interno auditado da empresa.
O fato de os testes físicos continuarem acumulando milhares de horas, mesmo com toda a aceleração trazida pela IA na fase virtual, mostra que a tecnologia complementa a validação real, não substitui: simulação ajuda a chegar mais rápido a um bom protótipo, mas não dispensa colocá-lo de verdade no campo, sob sol, poeira e uso intenso.
Os três centros de P&D da AGCO no Brasil, com projetos desenvolvidos aqui e vendidos globalmente, reforçam um padrão que já discutimos em outras coberturas: a engenharia brasileira também exporta know-how, não só produto acabado — mesmo em um setor diferente do automotivo de passageiros, a lógica de capacidade técnica nacional se repete.
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Ganho de produtividade de 20% a 40% citado pela AGCO: o número vem de estudos gerais de engenharia e desenvolvimento de software, não de medição específica em máquinas agrícolas.
Projeto de máquina agrícola leva de 3 a 4 anos: mobilizando mais de 300 engenheiros e especialistas de diferentes áreas.
IA acelera a fase virtual do desenvolvimento: simulações e análise de grandes volumes de dados antes da construção do primeiro protótipo.
Testes físicos acumulam milhares de horas: reproduzindo clima, relevo, solo e intensidade de uso de diferentes regiões do Brasil.
Brasil tem três centros de P&D da AGCO: em Mogi das Cruzes (SP), Canoas (RS) e Ibirubá (RS).
IA também atua dentro das máquinas prontas: conectividade, sensores e processamento de imagem permitem operação mais precisa no campo.
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Simulação virtual (engenharia): processo de testar o comportamento de uma peça ou sistema usando modelos digitais, antes de fabricar qualquer componente físico, permitindo identificar problemas com menos custo e tempo.
Protótipo: primeira versão física construída de um novo equipamento, usada para testes reais de desempenho, durabilidade e confiabilidade antes da produção em série.
Sensor embarcado: dispositivo instalado em uma máquina para coletar dados sobre seu funcionamento em tempo real, como temperatura, vibração, pressão ou desgaste.
Processamento de imagem (visão computacional): tecnologia que permite a uma máquina interpretar imagens capturadas por câmeras para identificar objetos, condições do terreno ou plantas, apoiando decisões automatizadas.
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