Um estudo inédito desenvolvido pela Embrapa Milho e Sorgo em parceria com a Universidade do Vale do Itajaí está utilizando ferramentas de inteligência artificial (IA) preditiva para compreender a dinâmica de plantas invasoras em sistemas de Integração Lavoura-Pecuária (ILP). A pesquisa busca identificar como fatores ligados ao clima, solo e culturas agrícolas influenciam o surgimento dessas espécies, permitindo práticas de manejo mais sustentáveis e eficientes.
O trabalho utiliza algoritmos de aprendizagem de máquina para analisar dados ambientais e agrícolas, auxiliando produtores e pesquisadores na tomada de decisão sobre o manejo de plantas daninhas e na possível redução do uso de herbicidas. A iniciativa integra estratégias ligadas à agricultura sustentável e à economia verde.
Para construir a base de dados, os pesquisadores dividiram as informações em três grupos principais. O primeiro reuniu dados quantitativos sobre as espécies de plantas identificadas nos sistemas ILP. O segundo contemplou características dos solos e dos sistemas de cultivo utilizados. Já o terceiro agregou registros climáticos da região, permitindo correlacionar as condições ambientais com a ocorrência das plantas invasoras.
Entre os algoritmos utilizados estão Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest e K-Nearest Neighbors. Segundo a doutora em Matemática e Ciências de Dados, Ana Letícia Becker Gomes Luz, os modelos apresentaram desempenho elevado na previsão das culturas mais suscetíveis ao aparecimento dessas plantas. Os algoritmos Decision Tree e Random Forest alcançaram até 99% de precisão nos testes realizados.
De acordo com o pesquisador Maurílio Fernandes de Oliveira, os resultados demonstram que o uso da inteligência artificial é tecnicamente viável e pode ampliar significativamente a eficiência do manejo agrícola.
“O uso dessa técnica em plataformas computacionais pode contribuir na decisão de qual herbicida é mais adequado considerando uma área de plantio”, explica Oliveira.
O pesquisador destaca ainda que a inteligência artificial já vem sendo aplicada na ciência das plantas por meio de máquinas inteligentes capazes de identificar espécies por visão computacional e robôs que realizam aplicação seletiva de herbicidas com alta precisão. Segundo ele, o novo estudo amplia o conhecimento existente e pode subsidiar recomendações mais assertivas sobre práticas agrícolas.
A pesquisa faz parte da dissertação de mestrado “Modelos de aprendizado de máquina para predição de dinâmicas populacionais de plantas específicas em sistemas ILP”, desenvolvida por Ana Letícia Gomes Luz na Univali, sob orientação de Maurílio Fernandes de Oliveira e da professora Anita Maria Fernandes.
Segundo o pesquisador Ramon Costa Alvarenga, responsável pelos sistemas ILP na Embrapa, o estudo ganha importância diante da necessidade de ampliar a produção de alimentos de forma sustentável.
“Estima-se que, até 2050, a população mundial será de 9 bilhões de pessoas. Nesse contexto, ao mesmo tempo em que se procura aumentar a produção de alimentos, busca-se também reduzir a poluição ambiental causada pelos herbicidas”, ressalta.
Integração Lavoura-Pecuária favorece redução de plantas invasoras
Os pesquisadores observaram que sistemas de Integração Lavoura-Pecuária costumam apresentar menor ocorrência de plantas invasoras em comparação aos sistemas agrícolas tradicionais. Isso acontece principalmente pela presença de plantas forrageiras, como a braquiária, que atuam como cobertura do solo e dificultam o desenvolvimento dessas espécies.
Além disso, o monitoramento aliado ao uso de tecnologias inteligentes permite identificar o melhor momento para aplicação de técnicas de controle, estimar densidade e distribuição das plantas invasoras e até direcionar pulverizações localizadas de herbicidas.
Apesar dos avanços tecnológicos já existentes, Oliveira destaca que muitas soluções atuais atuam apenas após o surgimento das plantas invasoras. Nesse contexto, o uso de inteligência artificial para prever a ocorrência dessas espécies representa um avanço estratégico, pois possibilita antecipar decisões de manejo e implementar medidas preventivas em campo.
Pesquisa foi realizada no Cerrado mineiro
O estudo foi conduzido no bioma Cerrado, em Sete Lagoas, onde está localizada a Embrapa Milho e Sorgo. Os dados utilizados foram coletados em experimentos realizados em sistemas ILP envolvendo culturas como milho consorciado com braquiária, sorgo consorciado com braquiária, soja e pastagem de braquiária.
As coletas ocorreram em diferentes períodos do ciclo produtivo, incluindo fases de colheita de grãos, entressafra, pré-dessecação e pós-emergência das culturas e das plantas invasoras, antes da aplicação dos herbicidas.
Os registros analisados incluíram informações como espécie da planta daninha, biomassa fresca e seca, tipo de folha, período de amostragem, cultura agrícola e área analisada.
Artigo foi publicado em revista científica da Embrapa
O estudo, intitulado “Algoritmos de aprendizagem de máquina para prever as culturas mais suscetíveis à ocorrência de plantas específicas em sistemas de Integração Lavoura-Pecuária”, foi publicado na revista Pesquisa Agropecuária Brasileira, em uma seção especial comemorativa pelos 60 anos do periódico científico.
Além dos pesquisadores da Embrapa e da Univali, o trabalho também contou com a participação do professor Fábio Walkman Coelho.
A pesquisa integra ainda dois projetos maiores: o projeto “Soluções recomendadas e generativas baseadas em IA para aumento da eficiência, qualidade e resiliência produtiva” (SORaIA), da Embrapa, e a iniciativa “Plataforma para o monitoramento da dinâmica e recomendações de controle de plantas daninhas”, vinculada ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico.
Fonte: cenariomt
