Inteligência Artificial Revoluciona Controle de Plantas Daninhas na Agricultura

Pesquisadores da Embrapa Milho e Sorgo, em parceria com a Universidade do Vale do Itajaí, desenvolveram um estudo pioneiro que utiliza inteligência artificial (IA) para entender a dinâmica de plantas daninhas em sistemas de Integração Lavoura-Pecuária (ILP). O foco do estudo é a utilização de algoritmos de aprendizado de máquina, que analisam dados de clima, solo e rotação de culturas para prever a presença dessas plantas indesejadas.

A pesquisa, realizada no bioma Cerrado, especificamente em Sete Lagoas, Minas Gerais, enfatiza a importância de práticas agrícolas sustentáveis, que são fundamentais para alterar o comportamento das plantas daninhas. A utilização de IA nesse contexto tem como objetivo não só melhorar o manejo agrícola, mas também reduzir a aplicação de herbicidas, alinhando-se aos preceitos da economia verde.

Os pesquisadores coletaram dados em três grupos: um sobre as espécies de plantas daninhas, outro sobre as características do solo e um terceiro com registros climáticos. Com base nessas informações, foram utilizados algoritmos como Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest e K-Nearest Neighbors, que demonstraram alta precisão, chegando a 99% em alguns casos. Segundo a doutora em Matemática e Ciências de Dados, Ana Letícia Becker Gomes Luz, essa precisão é um indicativo do potencial dos modelos preditivos.

Maurílio Fernandes de Oliveira, um dos pesquisadores, destaca que as ferramentas de IA não apenas auxiliam na previsão de plantas daninhas, mas também são utilizadas em tecnologias avançadas, como máquinas equipadas com visão computacional que identificam essas plantas e robôs que aplicam herbicidas de forma direcionada. Com isso, as decisões sobre qual produto utilizar e em que dosagens podem ser feitas de forma mais informada e eficiente.

A pesquisa faz parte da dissertação de mestrado de Gomes Luz e é justificada pela necessidade de práticas sustentáveis diante do crescimento populacional esperado para 2050, quando a população mundial deve alcançar 9 bilhões. Ramon Costa Alvarenga, outro pesquisador envolvido, ressalta que, embora o controle químico de plantas daninhas seja amplamente utilizado, é necessário encontrar um equilíbrio entre aumentar a produção de alimentos e reduzir a poluição ambiental.

Os sistemas ILP têm mostrado ser mais eficazes na redução da incidência de plantas daninhas em comparação com cultivos não consorciados, graças à presença de forrageiras que cobrem o solo. A pesquisa também aborda como a IA pode prever a ocorrência de plantas invasoras, permitindo a implementação de estratégias preventivas.

O estudo, intitulado “Algoritmos de aprendizado de máquina para prever as culturas mais suscetíveis à ocorrência de plantas daninhas em sistemas de Integração de Lavoura-Pecuária”, foi publicado na Revista Pesquisa Agropecuária Brasileira, celebrando os 60 anos da publicação. Os resultados oferecem uma nova perspectiva sobre o manejo de plantas daninhas e podem contribuir significativamente para práticas agrícolas mais eficientes e sustentáveis.