O emprego de tecnologias digitais pode ser um grande aliado do produtor rural no que diz respeito aos nematóides. A inteligência artificial, por exemplo, de acordo com especialistas, pode auxiliar com a identificação da área onde eles estão, no processo de coleta e a identificação do tipo de patógeno em laboratórios.
O uso da tecnologia e informação para auxiliar na área de fitossanidade foi um dos temas abordados no 38º Congresso Brasileiro de Nematologia (CBN), que teve início nesta segunda (21) em Cuiabá (MT) e segue até quinta-feira (24).
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O mapeamento da área é uma das ferramentas que podem ser utilizadas pelos produtores rurais na tomada de decisões e controle de nematóides. Conforme o engenheiro agrônomo da empresa Analys Agricultura de Precisão, Leonardo Dal Poz, um dos palestrantes do congresso, 300 mil hectares entre soja e milho são mapeados pela empresa desde 2017.
Leonardo Dal Poz pontua que é possível com o mapeamento “vetorizar exatamente onde tem a presença e a ausência de nematóides, e em cima disso, antecipadamente a safra poder tomar uma decisão estratégica para manejo com controles biológicos, nematicidas e outros”.
O especialista salienta que ao se trazer a otimização do investimento e a assertividade no método de controle “o produtor tem a possibilidade de investir o máximo, com o melhor produto e o melhor manejo dentro daquela zona vetorizada específica, e quando você expande para toda a área, o seu custo por hectare acaba sendo irrisório, perto do dano que está sendo causado por esta praga”.
Inteligência artificial também é grande aliada
Professor do Instituto Federal de Educação (IFMT), Campus Barra do Garças, André Abade, comenta que existem algumas partes sensíveis no controle desses patógenos, desde a identificação da área onde eles estão, o processo de coleta e até a identificação em laboratórios deles. De acordo com o professor, a inteligência artificial pode ajudar em tais pontos.
“Hoje já empregamos algumas técnicas para identificar esses patógenos na área de plantio. A gente tem drones que fazem voos autônomos e capturam imagens e essas imagens hoje são muito espectrais, assim é possível calcular os índices de refletância e auxiliar esses algoritmos e assim indicarem efetivamente onde estão as áreas com maior dano”.
O professor do IFMT pontua que no caso da identificação do nematóide em laboratório “existem algoritmos de redes neurais convencionais que podem classificar as imagens e identificar esses patógenos quanto ao seu gênero. Temos a inteligência artificial atuando em diferentes pontos que são sensíveis no processo de identificação na questão do cultivo”.
Editado por: Viviane Petroli, de Rondonópolis (MT)
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