OTIMIZAÇÃO SUSTENTÁVEL DA PRODUÇÃO AGRÍCOLA NO BRASIL: APLICAÇÕES DE DRONES INTELIGENTES E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Resumo

Este estudo analisa a aplicação de drones e Inteligência Artificial (IA) na Agricultura 4.0 no Brasil, com foco em dois casos de sucesso: (1) detecção precoce de doenças na soja no Centro-Oeste e (2) otimização do uso da água na citricultura do Sudeste. A metodologia combina revisão sistemática da literatura e análise qualitativa de estudos de caso, priorizando referências científicas recentes (2020–2025) e dados estatísticos de fontes oficiais(IBGE, Conab). Os resultados revelam impactos significativos: redução de 30% a 70% no uso de fungicidas na soja, economia de 20% a 50% de água na citricultura, além de benefícios ambientais (menor contaminação do solo e conservação de recursos) e sociais (redução da exposição a agroquímicos e geração de emprego técnico). No entanto, desafios persistem, como alto custo tecnológico, infraestrutura rural deficiente e escassez de mão de obra qualificada. Estratégias propostas incluem parcerias público-privadas, modelos de “Agricultura como Serviço” (FaaS) e políticas de incentivo à inovação local. A pesquisa destaca a importância de governança ética de dados e adaptação tecnológica às condições brasileiras, alinhando-se aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS). Conclui-se que a integração de drones e IA promove eficiência e sustentabilidade, mas sua ampla adoção requer soluções coordenadas em pesquisa, capacitação e políticas públicas para consolidar o Brasil como líder global em agricultura resiliente às mudanças climáticas.

Palavras-chave: Agricultura 4.0. Drones. Inteligência Artificial. Agricultura de precisão. Sustentabilidade.

Abstract: This study examines the application of drones and Artificial Intelligence (AI) within Agriculture 4.0 in Brazil, focusing on two successful case studies: (1) early disease detection in soybean crops in the Midwest and (2) water use optimization in citrus farming in the Southeast. The methodology combines a systematic literature review with qualitative case analysis, prioritizing recent scientific references (2020–2025) and statistical data from official sources (IBGE, CONAB). Results reveal significant impacts: reduction of 30%–70% in pesticide use in soybean farming, water savings of 20%–50% in citrus cultivation, and environmental benefits such as reduced soil and water contamination. However, challenges persist, including high technology costs, inadequate rural infrastructure, and shortages of skilled labor. Proposed strategies include public private partnerships, “Farming as a Service” (FaaS) models, and policies to incentivize local innovation. The research highlights the importance of ethical data governance and technology adaptation to Brazilian conditions, aligning with the United Nations’ Sustainable Development Goals (SDGs). It concludes that integrating drones and AI enhances efficiency and sustainability but requires coordinated efforts in research, training, and policy to position Brazil as a global leader in climate-resilient agriculture.

Keywords: Agriculture 4.0. Drones. Artificial Intelligence. Precision Agriculture. Sustainability