As queimadas registradas desde o fim de agosto em canaviais paulistas alcançaram uma área de mais de 181 mil hectares, elevando os prejuízos aos produtores a R$ 1,2 bilhão, segundo dados da Organização de Associações de Produtores de Cana do Brasil (Orplana). Com essa crise no setor sucroenergético, as usinas estão passando por reestruturações drásticas de orçamento e procurando tecnologias e ferramentas que reduzam os custos de produção, como as da Cromai, que identifica por inteligência artificial as plantas daninhas para uma aplicação localizada, elevando os negócios da startup em 30%.
Segundo Henrique Del Papa, COO da Cromai, a tecnologia oferecida apresenta média de retorno investido de 1 para 5 e sendo procurada pelo mercado que procura aumentar a eficiência de suas operações, potencializar ao máximo os efeitos dos novos tratos culturais além dos benefícios ambientais. “As empresas conseguem economizar em média 56% de herbicida e 65% da água utilizada na pulverização, além de reduzir o consumo de diesel. A solução também oferece o poder dos dados, sendo estes mais confiáveis para decisões de manejo e possibilitando uma redução anual média 25% na infestação de plantas daninhas em canaviais monitorados na safra anterior” explica.
Sobre a Cromai – Com a principal tecnologia desenvolvida pela Cromai – Scan Weed, os produtores conseguem fazer a pulverização de defensivos de forma precisa e localizada, proporcionando uma redução média de 56% no uso de herbicidas. Os diagnósticos e a inteligência da Cromai permitem ainda o aumento da produtividade e da sustentabilidade nas culturas, por meio de um controle mais efetivo de plantas invasoras, redução do tempo de tratores em campo, e sua consequente queda no consumo de combustível e emissão de gás carbônico.
Além disso, a startup disponibiliza outras soluções de IA como detecção de impurezas vegetais nos carregamentos de cana-de-açúcar, chamada de Cromai Sentinel, e o Cromai Scan Growline, que detecta falhas de plantio na cultura da cana-de-açúcar utilizando imagens de drones e o algoritmo que identifica e classifica falhas acima de 50 cm.
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