Um estudo pioneiro conduzido pela Embrapa Milho e Sorgo, em parceria com 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. A pesquisa foi realizada nas instalações da Embrapa em Sete Lagoas, Minas Gerais, no bioma Cerrado, e reuniu dados de clima, solo e culturas para treinar modelos capazes de antecipar a ocorrência de espécies invasoras. Os resultados mostram que a técnica pode alcançar até 99% de precisão e contribuir para práticas agrícolas mais sustentáveis.
Metodologia aplicada na pesquisa
Os pesquisadores compilaram três grupos principais de dados, incluindo espécies de plantas daninhas, características de solos e sistemas de cultivo, além de registros climáticos da região. Foram testados quatro algoritmos: Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest e K-Nearest Neighbors. Cada modelo foi avaliado quanto à capacidade de identificar padrões ambientais que favorecem o surgimento das pragas. O trabalho envolveu os especialistas Maurílio Fernandes de Oliveira, Ana Letícia Becker Gomes Luz, Ramon Costa Alvarenga, Anita Maria Fernandes e Fábio Walkman Coelho.
Trata-se de um procedimento tecnicamente viável e eficaz
Maurílio Fernandes de Oliveira
Benefícios para a produção sustentável
A iniciativa busca atender à demanda crescente por alimentos até 2050, quando a população mundial deve atingir nove bilhões de pessoas. Ao compreender melhor as interações do ecossistema, a pesquisa visa reduzir o uso excessivo de herbicidas e minimizar impactos ambientais. Entre as aplicações práticas destacam-se a identificação do momento ideal para controle, a estimativa de densidade e distribuição das plantas daninhas e o uso de pulverizadores inteligentes para aplicação localizada.
O uso dessa técnica em plataformas computacionais pode contribuir na decisão de qual herbicida é mais adequado considerando a área de plantio
Maurílio Fernandes de Oliveira
Além disso, os algoritmos permitem entender os fatores ambientais que favorecem o aparecimento de espécies invasoras e orientar a adoção de práticas preventivas. Os resultados preditivos podem ser aplicados diretamente em campo para modificar técnicas de manejo e diminuir as taxas de crescimento das plantas daninhas. Com isso, o estudo reforça o potencial da inteligência artificial como ferramenta estratégica para uma agricultura mais eficiente e responsável.
