Estudo pioneiro sobre rastreabilidade da soja brasileira é premiado na Itália

Um estudo inovador sobre a rastreabilidade da soja brasileira foi premiado internacionalmente durante a 12ª International Conference on Isotopes, realizada em fevereiro em Florença, Itália. O trabalho, apresentado pelo doutorando Robson Campos de Lima, do Centro de Energia Nuclear na Agricultura da USP (Cena-USP), conquistou o terceiro lugar entre 36 apresentações científicas avaliadas por especialistas.

A pesquisa desenvolvida por Lima utiliza a composição química dos grãos de soja combinada com ferramentas de inteligência artificial, como machine learning, para identificar a origem geográfica das amostras. Foram analisadas 119 amostras coletadas em diferentes regiões do Brasil, e os resultados indicaram que as assinaturas químicas são capazes de diferenciar a soja produzida na região amazônica das demais áreas produtoras.

Orientado pela professora Elisabete Aparecida de Nadai Fernandes e com bolsa da FAPESP, o trabalho integra o Projeto Temático "Transparência nas cadeias produtivas brasileiras de commodities agrícolas de exportação", que reúne pesquisadores do Cena-USP, Esalq-USP, Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN) e Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa).

O objetivo do projeto é desenvolver métodos analíticos que garantam a rastreabilidade e a autenticidade de produtos como carne bovina, madeira e soja, produzidos nos principais biomas brasileiros. Isso é fundamental para assegurar a origem dos produtos e fortalecer a confiança dos consumidores e mercados internacionais.

O reconhecimento internacional recebido por Lima destaca a relevância da pesquisa brasileira em ciência aplicada à sustentabilidade e inovação tecnológica. Ao aplicar inteligência artificial para rastrear a soja, o estudo contribui para a transparência nas cadeias produtivas agrícolas, aspecto crucial para o Brasil, maior exportador mundial dessa commodity.

Os próximos passos da pesquisa envolvem o aprimoramento das técnicas de análise e a ampliação do banco de dados com amostras de outras regiões e culturas, reforçando o compromisso com a sustentabilidade e a competitividade do agronegócio nacional.