O uso de inteligência artificial no campo se consolida como uma estratégia inovadora para a gestão agrícola. Uma pesquisa pioneira conduzida pela Embrapa Milho e Sorgo em parceria com a Universidade do Vale do Itajaí (Univali) investigou a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina no estudo da dinâmica de plantas daninhas em sistemas de Integração Lavoura-Pecuária (ILP). Os resultados obtidos foram considerados muito promissores.
O trabalho amplia a compreensão sobre o comportamento dessas espécies em ambientes produtivos que combinam lavoura e pecuária, fornecendo subsídios para estratégias de controle mais eficientes e com menor dependência de herbicidas.
A pesquisa utilizou ferramentas de IA preditiva para analisar como variáveis climáticas, propriedades do solo e tipos de cultivo influenciam o surgimento de plantas daninhas. A base de dados foi organizada em três categorias principais: registros quantitativos das espécies invasoras, características edáficas e sistemas de cultivo, além de dados meteorológicos da região estudada.
O objetivo era identificar padrões e correlações que pudessem embasar decisões mais precisas no manejo agrícola dentro de sistemas ILP. Diferentes modelos de aprendizado de máquina foram testados, como Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest e K-Nearest Neighbors.
Os melhores desempenhos foram observados nos algoritmos Decision Tree e Random Forest, que atingiram até 99% de acurácia na previsão de áreas com maior propensão à infestação por plantas daninhas. A pesquisadora Ana Letícia Becker Gomes Luz, doutora em Matemática e Ciência de Dados, afirmou que os resultados demonstram alta confiabilidade do método empregado.
O pesquisador Maurílio Fernandes de Oliveira, da Embrapa Milho e Sorgo, destacou que a abordagem é tecnicamente viável e eficaz como ferramenta de suporte à tomada de decisão no campo. A tecnologia permite identificar com maior exatidão os fatores que afetam a dinâmica das plantas daninhas, contribuindo para escolhas mais acertadas nas propriedades rurais.
Na prática, a IA pode auxiliar na seleção de herbicidas mais adequados para cada área, na definição de doses específicas, na determinação do momento ideal para o controle e no planejamento de estratégias preventivas. O estudo reforça o potencial de redução no uso de defensivos químicos, alinhando-se às metas de sustentabilidade e economia verde.
Os pesquisadores também observaram que os sistemas ILP tendem a apresentar menor incidência de plantas daninhas em comparação com os sistemas convencionais. Esse resultado está relacionado principalmente à presença de forrageiras, como a braquiária, que atuam como cobertura vegetal e inibem o desenvolvimento das espécies invasoras.
O pesquisador Ramon Costa Alvarenga, da Embrapa Milho e Sorgo, ressaltou que o grande desafio atual é migrar do manejo reativo para o preditivo, ou seja, evitar a emergência das plantas daninhas antes mesmo que elas apareçam. O estudo foi realizado 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, como colheita, entressafra, pré-dessecação e pós-emergência. A pesquisa integra dois projetos nacionais: o SORaIA (Soluções recomendativas e generativas baseadas em IA), liderado pela Embrapa, e o projeto do CNPq voltado para monitoramento e recomendações de controle de plantas daninhas.
As iniciativas reforçam o avanço da agricultura digital no Brasil e a sinergia entre ciência e tecnologias emergentes. Para os pesquisadores, o uso de IA no manejo de plantas daninhas representa um passo importante rumo a uma agricultura mais precisa e sustentável. Com modelos preditivos, o setor pode reduzir custos, otimizar insumos e aumentar a eficiência produtiva de forma ambientalmente responsável.
Fonte: Portal do Agronegócio
