IA ajuda a prever plantas daninhas na ILP
Estudo usa aprendizado de máquina para prever a dinâmica de plantas daninhas em sistemas de integração lavoura-pecuária e apoiar decisões de manejo sustentável
A aplicação de inteligência artificial em sistemas agrícolas vem avançando no Brasil e um estudo desenvolvido em parceria entre a Embrapa Milho e Sorgo e a Universidade do Vale do Itajaí avaliou o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para prever a dinâmica de plantas daninhas em sistemas de Integração Lavoura-Pecuária (ILP). A pesquisa busca entender como fatores como clima, solo e manejo das culturas influenciam a ocorrência dessas espécies, com potencial de apoiar decisões mais precisas no campo e reduzir o uso de herbicidas.
O trabalho também reforça que a adoção de sistemas ILP altera o comportamento das plantas daninhas, exigindo novas formas de monitoramento. Nesse contexto, a inteligência artificial aparece como uma ferramenta capaz de identificar padrões e apoiar estratégias de manejo mais sustentáveis, alinhadas à redução de impactos ambientais e à busca por maior eficiência produtiva.
Base de dados e métodos utilizados
Para desenvolver o modelo, os pesquisadores organizaram três grupos principais de dados: informações sobre espécies de plantas daninhas, características do solo e dos sistemas de cultivo, além de registros climáticos da região. A partir dessa base, foram testados diferentes algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest e K-Nearest Neighbors.
Os resultados mostraram bom desempenho geral na previsão de áreas mais suscetíveis ao surgimento de plantas daninhas. Entre os modelos analisados, Decision Tree e Random Forest apresentaram os melhores resultados, alcançando até 99% de precisão, segundo os pesquisadores envolvidos no estudo.
Aplicações no manejo agrícola
De acordo com os autores, a ferramenta de IA permite identificar fatores que influenciam a dinâmica dessas plantas no sistema ILP, contribuindo para a tomada de decisão no manejo. A tecnologia pode auxiliar, por exemplo, na definição do momento ideal de controle, na estimativa da densidade de infestação e até na recomendação de herbicidas mais adequados para cada situação.
Os pesquisadores destacam ainda que o uso de inteligência artificial na agricultura já vem possibilitando avanços como máquinas capazes de reconhecer plantas daninhas por visão computacional e equipamentos de aplicação localizada de defensivos, o que amplia a precisão e reduz desperdícios.
O estudo integra a dissertação de mestrado desenvolvida na Universidade do Vale do Itajaí (Univali), com orientação de pesquisadores da Embrapa, e faz parte de projetos ligados à própria Embrapa e ao CNPq.
ILP e controle de plantas daninhas
Segundo os pesquisadores, sistemas de Integração Lavoura-Pecuária tendem a apresentar menor incidência de plantas daninhas em comparação a sistemas convencionais. Isso ocorre principalmente pela presença de forrageiras, como a braquiária, que ajudam a cobrir o solo e dificultam o desenvolvimento dessas espécies.
O estudo também reforça que o manejo integrado, aliado ao monitoramento constante e ao uso de tecnologias digitais, pode aumentar a eficiência no controle dessas plantas. Ainda assim, a maioria das soluções tecnológicas disponíveis hoje atua após a emergência das daninhas, o que reforça a importância de modelos preditivos capazes de antecipar sua ocorrência.
Experimentos e cenário da pesquisa
A pesquisa foi conduzida no bioma Cerrado, em Sete Lagoas (MG), em áreas experimentais da Embrapa Milho e Sorgo. Foram analisados dados de diferentes sistemas produtivos, incluindo milho e sorgo consorciados com braquiária, soja e pastagens, com medições realizadas em diferentes fases do ciclo produtivo.
Os registros incluíram variáveis como tipo de planta daninha, biomassa, período de amostragem, cultura, área avaliada e condições de manejo. A partir dessas informações, os modelos de IA foram treinados para identificar padrões e prever cenários de infestação, contribuindo para estratégias mais eficientes de controle no campo.
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