A aplicação de inteligência artificial (IA) no campo avança como ferramenta estratégica para o manejo agrícola. Um estudo inédito desenvolvido pela Embrapa Milho e Sorgo em parceria com a Universidade do Vale do Itajaí (Univali) analisou o uso de algoritmos de aprendizado de máquina na dinâmica de plantas daninhas em sistemas de Integração Lavoura-Pecuária (ILP), com resultados considerados altamente promissores.
A pesquisa amplia o conhecimento sobre o comportamento dessas espécies em ambientes produtivos integrados e pode subsidiar estratégias mais eficientes de controle preventivo, com potencial redução do uso de herbicidas.
IA aplicada ao campo melhora entendimento do ecossistema agrícola
O estudo utilizou ferramentas de IA preditiva para compreender como fatores climáticos, características do solo e tipos de cultivo influenciam a ocorrência de plantas daninhas.
A base de dados foi estruturada em três frentes principais:
- registros quantitativos de espécies de plantas daninhas;
- características do solo e sistemas de cultivo;
- dados climáticos da região analisada.
O objetivo foi identificar correlações capazes de apoiar decisões mais precisas no manejo agrícola dentro de sistemas ILP.
Algoritmos alcançam até 99% de precisão na previsão
Foram testados diferentes modelos de aprendizado de máquina, incluindo Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest e K-Nearest Neighbors.
Os melhores desempenhos foram registrados pelos modelos Decision Tree e Random Forest, que alcançaram até 99% de precisão na previsão de áreas mais suscetíveis ao surgimento de plantas daninhas.
Segundo a pesquisadora Ana Letícia Becker Gomes Luz, doutora em Matemática e Ciência de Dados, os resultados indicam alta confiabilidade do método. Já o pesquisador Maurílio Fernandes de Oliveira, da Embrapa Milho e Sorgo, destacou que a abordagem é tecnicamente viável e eficaz para apoio à tomada de decisão.
Tecnologia pode reduzir uso de herbicidas e ampliar sustentabilidade
De acordo com os pesquisadores, a IA permite identificar com maior precisão os fatores que influenciam a dinâmica das plantas daninhas, contribuindo para escolhas mais assertivas no campo.
Na prática, a tecnologia pode auxiliar na definição de:
- herbicidas mais adequados para cada área;
- doses específicas de aplicação;
- momento ideal de controle;
- estratégias preventivas mais eficientes.
O estudo também reforça o potencial de redução do uso de defensivos agrícolas, alinhando-se às demandas da economia verde e da sustentabilidade no campo.
ILP apresenta menor incidência de plantas daninhas
Os pesquisadores observaram que sistemas de Integração Lavoura-Pecuária tendem a apresentar menor incidência de plantas daninhas em comparação a sistemas convencionais.
Esse resultado está associado principalmente à presença de forrageiras, como a braquiária, que atuam como cobertura vegetal e ajudam a suprimir o desenvolvimento dessas espécies.
Segundo o pesquisador Ramon Costa Alvarenga, da Embrapa Milho e Sorgo, o desafio atual é avançar do manejo reativo para o manejo preditivo, reduzindo a ocorrência antes mesmo da emergência das plantas invasoras.
Estudo foi conduzido no Cerrado mineiro
A pesquisa foi realizada no bioma Cerrado, em Sete Lagoas (MG), na área experimental da Embrapa Milho e Sorgo. Os sistemas avaliados incluíram milho consorciado com braquiária, sorgo com braquiária, soja e pastagem de braquiária.
Os dados foram coletados em diferentes fases do ciclo produtivo, incluindo colheita, entressafra, pré-dessecação e períodos pós-emergência.
Pesquisa integra projetos nacionais de inovação em IA
O estudo faz parte de duas iniciativas de pesquisa:
- o projeto “Soluções recomendativas e generativas baseadas em IA para aumento da eficiência, qualidade e resiliência produtiva” (SORaIA), liderado pela Embrapa;
- o projeto “Plataforma para o monitoramento da dinâmica e recomendações de controle de populações de plantas daninhas”, vinculado ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq).
As iniciativas reforçam o avanço da agricultura digital no Brasil e a integração entre pesquisa científica e tecnologias emergentes.
Perspectiva: agricultura mais precisa e sustentável
Para os pesquisadores, o uso de IA no manejo de plantas daninhas representa um avanço importante rumo à agricultura de precisão. A tendência é que, com o uso de modelos preditivos, o setor consiga reduzir custos, otimizar o uso de insumos e aumentar a eficiência produtiva de forma sustentável.
Fonte: Portal do Agronegócio
Fonte: Portal do Agronegócio
