A inteligência artificial pode se tornar uma aliada no manejo de plantas daninhas em sistemas de Integração Lavoura-Pecuária (ILP). Um estudo desenvolvido pela Embrapa Milho e Sorgo, em parceria com a Universidade do Vale do Itajaí (Univali), avaliou o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para prever a dinâmica dessas espécies em áreas integradas de produção.
A pesquisa busca compreender como clima, solo e culturas influenciam a ocorrência de plantas daninhas em sistemas ILP. A proposta é gerar informações que apoiem decisões mais precisas no manejo, com potencial para reduzir o uso de herbicidas e fortalecer práticas mais sustentáveis no campo.
Modelos alcançam alta precisão
Para compor a base de dados, os pesquisadores reuniram informações sobre espécies de plantas daninhas, características dos solos, sistemas de cultivo e registros climáticos. A partir desses dados, foram utilizados algoritmos como Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest e K-Nearest Neighbors.
Segundo a análise da doutora em Matemática e Ciências de Dados Ana Letícia Becker Gomes Luz, os modelos Decision Tree e Random Forest apresentaram melhor desempenho, com 99% de precisão. Para o pesquisador Maurílio Fernandes de Oliveira, da Embrapa Milho e Sorgo, o procedimento se mostrou tecnicamente viável e eficaz.
Ferramenta apoia tomada de decisão
De acordo com Oliveira, a IA preditiva permite identificar fatores envolvidos na dinâmica das plantas daninhas e facilita a tomada de decisão no manejo. “O uso dessa técnica em plataformas computacionais pode contribuir na decisão de qual herbicida é mais adequado considerando a área de plantio”, afirma.
O pesquisador também destaca que a tecnologia pode subsidiar recomendações sobre práticas agrícolas, incluindo uso de herbicidas em doses específicas e aplicação localizada. O avanço se conecta a tecnologias já aplicadas à agricultura, como máquinas com visão computacional e robôs capazes de identificar plantas daninhas e aplicar defensivos com maior precisão.
ILP reduz pressão de plantas daninhas
Segundo os pesquisadores, sistemas de Integração Lavoura-Pecuária tendem a apresentar populações menores de plantas daninhas em comparação a sistemas de cultivo não consorciados. Essa redução está associada, especialmente, à presença de forrageiras nos pastos, que funcionam como cobertura do solo.
No estudo, os sistemas avaliados envolveram milho consorciado com braquiária, sorgo consorciado com braquiária, soja e pastagem de braquiária. A pesquisa foi conduzida no bioma Cerrado, em Sete Lagoas (MG), com dados de experimentos da Embrapa Milho e Sorgo.
Prevenção ganha espaço no manejo
Além de apoiar o controle após a emergência das plantas daninhas, os algoritmos podem ajudar a antecipar o aparecimento dessas espécies. Para Oliveira, esse uso preventivo é relevante porque permite compreender os fatores ambientais que favorecem o surgimento das invasoras.
A abordagem também pode indicar práticas preventivas, momento ideal de controle, densidade e distribuição das plantas daninhas no sistema. A partir dessas informações, produtores e técnicos podem ajustar estratégias de manejo e reduzir perdas produtivas.
Pesquisa mira produção mais sustentável
Para Ramon Costa Alvarenga, pesquisador da Embrapa Milho e Sorgo responsável por sistemas ILP, a pesquisa responde à necessidade de ampliar práticas sustentáveis na produção de alimentos. Ele lembra que o crescimento populacional deve elevar a demanda global por alimentos, ao mesmo tempo em que aumenta a pressão por menor impacto ambiental.
O estudo integra atividades de projetos voltados ao uso de inteligência artificial e ao monitoramento da dinâmica de plantas daninhas. A pesquisa também compõe a dissertação de mestrado “Modelos de aprendizado de máquina para predição de dinâmicas populacionais de plantas daninhas em sistemas ILP”, desenvolvida por Ana Letícia Gomes Luz na Univali.
O artigo científico, intitulado “Algoritmos de aprendizado de máquina para prever as culturas mais suscetíveis à ocorrência de plantas daninhas em sistemas de Integração de Lavoura-Pecuária”, foi publicado na revista Pesquisa Agropecuária Brasileira (PAB), em edição especial comemorativa dos 60 anos do periódico.
Fonte: Embrapa Milho e Sorgo, adaptado pela equipe Feed&Food
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