IA prevê plantas daninhas antes da infestação

Um estudo da Embrapa Milho e Sorgo, em parceria com a Universidade do Vale do Itajaí (Univali), mostrou que a inteligência artificial pode prever quais culturas têm mais chance de registrar plantas daninhas em sistemas de Integração Lavoura-Pecuária (ILP). A pesquisa foi realizada no Cerrado, em Sete Lagoas (MG).

Os pesquisadores analisaram dados de clima, solo, sistemas de cultivo e a ocorrência das invasoras. O objetivo é entender a dinâmica dessas espécies nos sistemas integrados e ajudar na tomada de decisão sobre o manejo agrícola. Segundo os cientistas, o uso da IA pode reduzir aplicações desnecessárias de herbicidas e fortalecer estratégias preventivas no campo.

Para desenvolver o modelo, foram reunidos três grupos de informações. O primeiro trouxe dados sobre as espécies de plantas daninhas encontradas. O segundo considerou características do solo e dos sistemas produtivos. O terceiro reuniu registros climáticos da região. Com esses dados, os algoritmos identificaram padrões entre ambiente, manejo e ocorrência das invasoras.

Foram usados modelos como 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 algoritmos Decision Tree e Random Forest tiveram os melhores resultados, com precisão de 99% na previsão das culturas mais suscetíveis.

O pesquisador da Embrapa Milho e Sorgo, Maurílio Fernandes de Oliveira, afirma que a tecnologia é viável e pode ser incorporada ao manejo. “O uso dessa técnica pode contribuir na tomada de decisão sobre qual herbicida utilizar, considerando as características de cada área de plantio”, disse.

Segundo os pesquisadores, sistemas de ILP normalmente têm menos plantas daninhas que os modelos convencionais. Isso ocorre pela presença de forrageiras nas pastagens, que mantêm o solo coberto e dificultam o desenvolvimento das invasoras. A IA pode auxiliar na adoção de práticas preventivas, na definição do momento ideal de controle e na aplicação localizada de herbicidas.

Oliveira destaca que a maioria das tecnologias atuais atua depois que as plantas daninhas já emergiram. Ferramentas preditivas, portanto, representam um avanço. “Os algoritmos ajudam a entender quais fatores ambientais favorecem o surgimento dessas plantas. Isso permite modificar práticas de manejo e reduzir as taxas de aparecimento e crescimento das invasoras”, explica.

A inteligência artificial já é usada na ciência de plantas daninhas em outras frentes, como equipamentos que identificam invasoras por visão computacional e fazem pulverização seletiva. O novo estudo foca na prevenção e previsão da ocorrência dentro dos sistemas ILP.

O experimento foi conduzido na Embrapa Milho e Sorgo, em Sete Lagoas, com áreas de ILP de milho consorciado com braquiária, sorgo com braquiária, soja e pastagem de braquiária. As coletas ocorreram em diferentes períodos do ano, como colheita, entressafra e fase inicial das culturas. Foram avaliados número de plantas por espécie, biomassa, tipo de folha e estágio do sistema produtivo.

A Embrapa informa que a pesquisa também busca ampliar a produção de alimentos de forma sustentável. A estimativa é que a população mundial chegue a 9 bilhões de pessoas até 2050, o que aumenta a demanda por sistemas agrícolas mais eficientes. O controle de plantas daninhas segue como um dos principais desafios da produção, e o manejo químico ainda é o método mais usado.

O pesquisador Ramon Costa Alvarenga, responsável por sistemas ILP na Embrapa Milho e Sorgo, afirma que tecnologias capazes de reduzir a dependência de herbicidas ganham importância na agenda de sustentabilidade. O estudo foi publicado na revista Pesquisa Agropecuária Brasileira (PAB), em edição especial de 60 anos do periódico.