Com apoio da inteligência artificial, pesquisadores brasileiros estão desenvolvendo tecnologias capazes de identificar doenças na soja ainda nos estágios iniciais, auxiliando produtores rurais na tomada de decisão e reduzindo perdas nas lavouras.
A inovação mostra como a agricultura digital avança no país por meio de pesquisas realizadas pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa).
Além de desenvolver robôs e equipamentos para coleta de dados dentro das propriedades rurais, os pesquisadores trabalham na integração de câmeras especiais, GPS, sensores, computadores e sistemas automatizados para transformar informações do campo em soluções práticas para os produtores.
Segundo o pesquisador da Embrapa Agricultura Digital, Thiago Teixeira Santos, o processo envolve a construção de protótipos voltados para uso nas fazendas. Após a validação da tecnologia, a expectativa é transferir os projetos para empresas parceiras capazes de industrializar os equipamentos ou oferecer os serviços em escala comercial.
Falta de mão de obra acelera automação
O avanço da automação no campo também responde a um desafio crescente enfrentado pela agropecuária mundial: a escassez de mão de obra para atividades que exigem esforço físico, como poda, pulverização e colheita.
“Você precisa de um contingente de trabalhadores temporários, que é cada vez mais difícil de conseguir. Isso afeta o grande produtor, o médio e o pequeno”, destaca Santos. Nesse cenário, máquinas e sistemas automatizados surgem como alternativas para tornar as tarefas menos desgastantes e aumentar a eficiência das operações.
A expectativa é que, futuramente, diversas atividades possam ser executadas de forma autônoma, permitindo maior produtividade mesmo com menos trabalhadores disponíveis no campo.
Aplicativo identifica doenças na soja por foto
Uma das tecnologias em desenvolvimento utiliza inteligência artificial para diagnosticar doenças na soja a partir de imagens captadas pelo celular.
O funcionamento é semelhante ao processo de aprendizagem humana, os pesquisadores alimentam o sistema com milhares de imagens de plantas saudáveis e doentes, ensinando a inteligência artificial a reconhecer padrões característicos de enfermidades como ferrugem asiática e míldio.
Atualmente, o aplicativo já está em fase de testes com produtores rurais. A ferramenta analisa a fotografia enviada e apresenta uma avaliação sobre o possível problema encontrado na lavoura.
De acordo com o pesquisador da Embrapa Agricultura Digital, Jayme Garcia Barbedo o objetivo é disponibilizar uma tecnologia altamente precisa, próxima de 100% de acerto, antes de seu lançamento definitivo.
Solução pode chegar a mais de 20 culturas
Embora o desenvolvimento mais avançado esteja voltado para soja e milho, os estudos já incluem mais de 20 culturas agrícolas.
A construção dos modelos depende diretamente da participação dos produtores, que autorizam a coleta de imagens e dados em suas propriedades. Essas informações servem de base para treinar os algoritmos e aumentar a precisão dos diagnósticos.
O sistema possui duas versões, uma delas utiliza conexão com a internet para enviar as imagens a servidores mais robustos, garantindo maior precisão nas análises. A outra funciona diretamente no celular, dispensando conectividade, embora apresente um nível de acerto um pouco menor.
“O cérebro humano é fantástico. Uma criança com alguns poucos exemplos, ela já aprende perfeitamente aquele objeto. O computador normalmente precisa de bem mais exemplos, bem mais exemplos, ele vai aprendendo e aos poucos ele então aprende a identificar aquele padrão”, afirma Barbedo.
Diagnóstico rápido reduz prejuízos
Segundo os pesquisadores, as doenças estão entre as principais causas de perdas nas propriedades rurais. Muitas vezes, a identificação precoce depende da visita de especialistas ou técnicos de extensão rural, que nem sempre conseguem atender a demanda existente.
Nesse contexto, a inteligência artificial atua como uma ferramenta de apoio, oferecendo uma resposta rápida ao produtor e permitindo que medidas de controle sejam adotadas antes que o problema se espalhe pela lavoura.