Pesquisa em sistemas ILP alcança 99% de precisão na previsão de plantas daninhas e amplia uso da inteligência artificial no agro
O avanço da inteligência artificial no agronegócio brasileiro começa a transformar áreas antes dependentes exclusivamente da observação humana e da experiência prática no campo. Em meio à pressão global por sustentabilidade, redução de defensivos e maior eficiência produtiva, pesquisadores brasileiros desenvolveram uma ferramenta capaz de prever a ocorrência de plantas daninhas em sistemas integrados de produção, ampliando o potencial de manejo preventivo nas lavouras.
O estudo foi conduzido pela Embrapa Milho e Sorgo em parceria com a Universidade do Vale do Itajaí (Univali) e utilizou algoritmos de aprendizado de máquina para analisar a dinâmica populacional de plantas daninhas em sistemas de Integração Lavoura-Pecuária (ILP) no Cerrado brasileiro.
A pesquisa avaliou interações entre clima, solo, rotação de culturas e ocorrência de espécies invasoras, buscando compreender como práticas sustentáveis da ILP alteram o comportamento dessas plantas no ambiente agrícola. Para isso, os pesquisadores cruzaram três grupos de informações: dados quantitativos sobre plantas daninhas, características dos sistemas de cultivo e registros climáticos da região de Sete Lagoas, em Minas Gerais.
Os algoritmos utilizados — Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest e K-Nearest Neighbors — apresentaram alto desempenho preditivo. Segundo o estudo, os modelos Decision Tree e Random Forest alcançaram 99% de precisão na identificação das culturas mais suscetíveis à ocorrência dessas espécies invasoras.
“Trata-se de um procedimento tecnicamente viável e eficaz”, afirma Maurílio Fernandes de Oliveira, pesquisador da Embrapa Milho e Sorgo. Segundo Oliveira, a aplicação prática da inteligência artificial pode apoiar decisões mais precisas dentro do manejo agrícola. “O uso dessa técnica em plataformas computacionais pode contribuir na decisão de qual herbicida é mais adequado considerando a área de plantio.”
O pesquisador destaca que a IA já vem sendo aplicada em tecnologias avançadas no controle de plantas daninhas, incluindo máquinas inteligentes com visão computacional e pulverizadores seletivos capazes de aplicar herbicidas com elevada precisão.
A nova pesquisa, porém, avança para uma etapa considerada mais estratégica: prever a ocorrência das invasoras antes mesmo da emergência no campo. “Por isso, o uso de algoritmos de inteligência artificial para prevenir a ocorrência de espécies invasoras é muito apropriado, pois permite entender os fatores ambientais que favorecem o surgimento dessa praga”, afirma Oliveira.
O estudo integra projetos ligados ao uso de IA generativa e recomendativa no agro, incluindo o programa SORaIA, da Embrapa, voltado ao aumento de eficiência, qualidade e resiliência produtiva. Ramon Costa Alvarenga, pesquisador responsável pelos sistemas ILP na Embrapa Milho e Sorgo, afirma que a pesquisa surge em um contexto de crescente preocupação global com segurança alimentar e impacto ambiental.
“Entre os diversos obstáculos enfrentados na produção agrícola, destacam-se as plantas daninhas. Contudo, ao mesmo tempo em que se procura aumentar a produção de alimentos, busca-se também reduzir a poluição ambiental causada pelos herbicidas”, destaca Alvarenga.
