Foto: Fernandes de Oliveira

A aplicação de inteligência artificial (IA) no campo avança como ferramenta estratégica para o manejo agrícola. Um estudo inédito desenvolvido pela Embrapa Milho e Sorgo em parceria com a Universidade do Vale do Itajaí (Univali) analisou o uso de algoritmos de aprendizado de máquina na dinâmica de plantas daninhas em sistemas de Integração Lavoura-Pecuária (ILP), com resultados considerados altamente promissores.

A pesquisa amplia o conhecimento sobre o comportamento dessas espécies em ambientes produtivos integrados e pode subsidiar estratégias mais eficientes de controle preventivo, com potencial redução do uso de herbicidas.

IA aplicada ao campo melhora entendimento do ecossistema agrícola

O estudo utilizou ferramentas de IA preditiva para compreender como fatores climáticos, características do solo e tipos de cultivo influenciam a ocorrência de plantas daninhas.

A base de dados foi estruturada em três frentes principais:

• registros quantitativos de espécies de plantas daninhas;
• características do solo e sistemas de cultivo;
• dados climáticos da região analisada.

O objetivo foi identificar correlações capazes de apoiar decisões mais precisas no manejo agrícola dentro de sistemas ILP.

Algoritmos alcançam até 99% de precisão na previsão

Foram testados diferentes modelos de aprendizado de máquina, incluindo Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest e K-Nearest Neighbors.

Os melhores desempenhos foram registrados pelos modelos Decision Tree e Random Forest, que alcançaram até 99% de precisão na previsão de áreas mais suscetíveis ao surgimento de plantas daninhas.

Segundo a pesquisadora Ana Letícia Becker Gomes Luz, doutora em Matemática e Ciência de Dados, os resultados indicam alta confiabilidade do método. Já o pesquisador Maurílio Fernandes de Oliveira, da Embrapa Milho e Sorgo, destacou que a abordagem é tecnicamente viável e eficaz para apoio à tomada de decisão.

Tecnologia pode reduzir uso de herbicidas e ampliar sustentabilidade

De acordo com os pesquisadores, a IA permite identificar com maior precisão os fatores que influenciam a dinâmica das plantas daninhas, contribuindo para escolhas mais assertivas no campo.

Na prática, a tecnologia pode auxiliar na definição de:

• herbicidas mais adequados para cada área;
• doses específicas de aplicação;
• momento ideal de controle;
• estratégias preventivas mais eficientes.

O estudo também reforça o potencial de redução do uso de defensivos agrícolas, alinhando-se às demandas da economia verde e da sustentabilidade no campo.

ILP apresenta menor incidência de plantas daninhas

Os pesquisadores observaram que sistemas de Integração Lavoura-Pecuária tendem a apresentar menor incidência de plantas daninhas em comparação a sistemas convencionais.

Esse resultado está associado principalmente à presença de forrageiras, como a braquiária, que atuam como cobertura vegetal e ajudam a suprimir o desenvolvimento dessas espécies.

Segundo o pesquisador Ramon Costa Alvarenga, da Embrapa Milho e Sorgo, o desafio atual é avançar do manejo reativo para o manejo preditivo, reduzindo a ocorrência antes mesmo da emergência das plantas invasoras.

Estudo foi conduzido no Cerrado mineiro

A pesquisa foi realizada no bioma Cerrado, em Sete Lagoas (MG), na área experimental da Embrapa Milho e Sorgo. Os sistemas avaliados incluíram milho consorciado com braquiária, sorgo com braquiária, soja e pastagem de braquiária.

Os dados foram coletados em diferentes fases do ciclo produtivo, incluindo colheita, entressafra, pré-dessecação e períodos pós-emergência.

Pesquisa integra projetos nacionais de inovação em IA

O estudo faz parte de duas iniciativas de pesquisa:

• o projeto “Soluções recomendativas e generativas baseadas em IA para aumento da eficiência, qualidade e resiliência produtiva” (SORaIA), liderado pela Embrapa;
• o projeto “Plataforma para o monitoramento da dinâmica e recomendações de controle de populações de plantas daninhas”, vinculado ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq).

As iniciativas reforçam o avanço da agricultura digital no Brasil e a integração entre pesquisa científica e tecnologias emergentes.

Perspectiva: agricultura mais precisa e sustentável

Para os pesquisadores, o uso de IA no manejo de plantas daninhas representa um avanço importante rumo à agricultura de precisão. A tendência é que, com o uso de modelos preditivos, o setor consiga reduzir custos, otimizar o uso de insumos e aumentar a eficiência produtiva de forma sustentável.