Tecnologia do campo ao prato

A qualidade e a segurança dos alimentos que consumimos começam muito antes da panela. Elas dependem, em grande parte, das etapas de pós-colheita, especialmente do armazenamento e do processamento dos grãos. Mesmo após serem colhidos, os grãos permanecem biologicamente ativos, respiram, liberam calor e umidade, e interagem com o ambiente. Esses fatores, se não forem controlados adequadamente, favorecem a deterioração, a infestação por insetos e o desenvolvimento de fungos toxigênicos, como os do gênero Aspergillus e Fusarium, capazes de produzir micotoxinas. Na presente palestra, vamos explorar as etapas que os grãos percorrem desde a colheita até o consumo, abordando os principais fatores que afetam sua qualidade durante o armazenamento, como teor de umidade, temperatura, atividade de água e tempo de estocagem e discutindo as tecnologias e estratégias utilizadas para preservar sua integridade. Também será destacado o impacto dessas etapas na segurança alimentar, nas perdas pós-colheita (que podem ultrapassar 20% em países tropicais). Por meio de evidências científicas e dados técnicos da área de pós-colheita, a apresentação pretende aproximar o público dos bastidores da produção de alimentos, mostrando como a ciência aplicada aos armazéns é essencial para garantir uma matéria prima com boa qualidade, segurança e em quantidade suficiente para todos.

Este trabalho demonstra o potencial do sensoriamento remoto (SR) e da inteligência artificial (IA) na gestão dos Sistemas Integrados de Produção Agropecuária (SIPA), que combinam lavoura e pecuária na mesma área.
Um exemplo é a alternância entre pastagem de azevém no inverno e cultivo de soja no verão. Com tecnologias orbitais, como os satélites Landsat, Sentinel-1 e Sentinel-2, é possível acompanhar essas dinâmicas à distância, reduzindo custos e aumentando a eficiência. O SR permite estimar a altura da pastagem, calcular a biomassa e determinar o momento ideal para o pastejo, prevenindo tanto o superpastejo quanto a subutilização. No verão, a tecnologia ajuda a prever a produtividade da soja com base em índices de vegetação e algoritmos de IA, otimizando o uso de insumos e o planejamento logístico da colheita. Modelos como o random forest têm alcançado bons resultados, embora ainda haja desafios, como a estimativa precisa da biomassa. A integração entre SR e IA fortalece a gestão do SIPA, promovendo uma agricultura mais sustentável, inteligente e competitiva.