Como uma startup de IA ajuda agricultores de arroz a combater as mudanças climáticas

TL;DR

• A Mitti Labs usa IA para medir emissões de metano de arrozais e verificar práticas agrícolas climáticas.
• A empresa fechou parceria com The Nature Conservancy para promover agricultura regenerativa sem queima na Índia.
• Seu software pode medir, reportar e verificar reduções de emissões e rastrear créditos de carbono para projetos no campo.
• Os pequenos produtores costumam apresentar melhoria expressiva de resultados financeiros ao participar desses programas, em torno de 15% de aumento.
• Além do trabalho específico com arroz, Mitti está explorando como medir emissões de Escopo 3 para outros desenvolvedores de projetos ou empresas que trabalham com agricultores de arroz.

Contexto e background

O cultivo de arroz é uma fonte relevante de metano, um gás de efeito estufa potente que, em um horizonte de 20 anos, tem um impacto cerca de 82 vezes maior que o CO2 na mesma quantidade. Os arrozais costumam ficar alagados, criando condições anóxicas no solo que favorecem microrganismos produtores de metano. Globalmente, a produção de arroz contribui com aproximadamente 10–12% das emissões totais de metano causadas pelo homem. A grande maioria do arroz é cultivada na Ásia, respondendo por cerca de 90% da produção, e muitas regiões têm dinâmicas de pequenos agricultores semelhantes. A observação remota oferece caminho para ampliar os custos de verificação, permitindo programas em larga escala sem custos excessivos de equipamentos no campo. A abordagem da Mitti combina dados de satélite com estudos de campo para alimentar seus modelos de IA.

O que há de novo

A Mitti Labs formalizou uma parceria com a The Nature Conservancy para promover agricultura regenerativa sem queimadas na Índia. A Mitti aplicará seus modelos de IA para medir, relatar e verificar o trabalho no terreno realizado pelas equipes da conservação em solo indiano, onde os agricultores estão adotando práticas clim-friendly. O cofundador Xavier Laguarta observa que a maior parte das operações no terreno é realizada por moradores das próprias vilas. Além do trabalho específico com o arroz, a Mitti está explorando recursos de software que ajudem terceiros a medir emissões do Escopo 3 para outros desenvolvedores de projetos ou empresas parceiras, abrindo a Mitti como solução tipo SaaS para organizações atuantes nesse espaço.

Por que isso importa (impacto para desenvolvedores/empresas)

• Para desenvolvedores de projetos e empresas: reduções de metano verificadas podem ser quantificadas, reportadas e monetizadas via créditos de carbono.
• Para agricultores e comunidades rurais: participação pode se traduzir em benefícios financeiros diretos por meio dos créditos de carbono e de maior lucratividade.
• A colaboração com uma organização de conservação ajuda a ampliar práticas regenerativas em grandes regiões agrícolas, oferecendo um modelo de parceria que une tecnologia, finanças e atuação local.

Detalhes técnicos ou Implementação

O software da Mitti analisa diversos sinais de fazendas de arroz para estimar a emissão de metano ao longo da temporada. O pipeline utiliza duas fontes de dados principais:

• Imagens de satélite: usadas para identificar padrões geoespaciais e acompanhar mudanças ao longo do tempo.
• Dados de radar: capazes de penetrar nuvens, plantas, água e solo para capturar atividades subterrâneas onde microrganismos produtores de metano vivem. Essas camadas de dados são alimentadas em modelos de IA treinados com dados de satélite e reforçados por estudos de campo extensivos. As operações no terreno são conduzidas por pessoas locais nas vilas onde os projetos ocorrem, ajudando a manter os custos de verificação acessíveis para pequenos produtores. Além da medição de emissões, a Mitti rastreia créditos de carbono — a Mitti fica com uma parte das vendas dos créditos, repassando o restante aos agricultores e à comunidade. A empresa também aponta que a maioria dos agricultores observa melhoria significativa no resultado financeiro ao participar dos programas, oferecendo um incentivo econômico junto aos benefícios ambientais. Abaixo está uma visão simplificada de fontes de dados e propósitos: | Fonte de dados | Propósito | Benefício |---|---|---| | Imagens de satélite | Monitorar padrões geoespaciais e sinais sazonais de metano | Escala observações em várias fazendas com menos necessidade de campo |Dados de radar | Penetra nuvens, água e solo para capturar atividade microbiana | Fornece medições sob condições comuns de alagamento do arroz |Estudos de campo | Calibrar e treinar modelos de IA | Melhora a precisão das estimativas de metano |

Principais conclusões

• Medição e verificação com IA podem apoiar programas climáticos escaláveis em cultivo de arroz.
• Parcerias com organizações de conservação ampliam o alcance de práticas climáticas regenerativas.
• Créditos de carbono ligados a reduções de metano oferecem potencial de receita para agricultores e suporte a metas de redução de emissões.
• A participação envolve participação local e uso de sensoriamento remoto para gerenciar custos.

Referências

• TechCrunch: https://techcrunch.com/2025/08/26/how-one-ai-startup-is-helping-rice-farmers-battle-climate-change/