Nordeste Rural

O controle de plantas daninhas no sistemas integrados de lavoura e pecuária pode ser feito com ajuda da Inteligência Artificial

A adoção de práticas sustentáveis, que compõem a estratégia ILP, altera o comportamento das plantas daninhas. Os conhecimentos de IA auxiliam no entendimento desse processo, além de impulsionar estudos complementares que mostram o seu potencial para a redução do uso de herbicidas em sistemas agrícolas, atendendo aos preceitos da economia verde.

Estamos falando de um estudo inédito desenvolvido em parceria entre a Embrapa Milho e Sorgo (MG) e a Universidade do Vale do Itajaí (Univali). O trabalho avalia o uso de ferramentas de inteligência artificial (IA) preditiva, chamadas de algoritmos de aprendizado de máquina, na dinâmica de plantas daninhas em sistema de Integração Lavoura-Pecuária (ILP). O objetivo é compreender as interações do ecossistema com base em dados de clima, solo e de culturas.

Para isso, foram separados três grupos de informações para compor uma base de dados. O primeiro forneceu dados quantitativos sobre as espécies de plantas daninhas. O segundo contemplou características dos solos e dos sistemas de cultivo. Já o terceiro, integrou registros climáticos da região, para estabelecer correlações entre esses fatores e a ocorrência dessas plantas.

Os algoritmos utilizados foram o Support Vector Machine, o Decision Tree, o Random Forest e o K-Nearest Neighbors. Eles demonstraram bom desempenho geral para prever as culturas mais propensas ao aparecimento de plantas daninhas. O Decision Tree e o Random Forest demonstraram melhor desempenho em ambos os modelos, alcançando 99% de precisão, segundo análise da doutora em Matemática e em Ciências de Dados, Ana Letícia Becker Gomes Luz. “Trata-se de um procedimento tecnicamente viável e eficaz”, comenta o pesquisador Maurílio Fernandes de Oliveira, da Embrapa Milho e Sorgo.

Segundo Oliveira, a ferramenta de IA preditiva permite conhecer os fatores envolvidos na dinâmica das plantas daninhas no sistema avaliado, o que 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”, complementa.

O pesquisador explica que as ferramentas de inteligência artificial já aplicadas à ciência de plantas daninhas resultaram em tecnologias avançadas, como máquinas inteligentes capazes de identificá-las por visão computacional e robôs para aplicação direcionada e seletiva de herbicidas com altíssima precisão. Para Oliveira, o novo resultado amplia o conhecimento já adquirido e pode subsidiar recomendações sobre práticas agrícolas para o controle dessas espécies, como o uso de herbicidas em dosagens específicas para diferentes situações.

O estudo compõe a dissertação de mestrado “Modelos de aprendizado de máquina para predição de dinâmicas populacionais de plantas daninhas em sistemas ILP”, desenvolvida por Gomes Luz na Univali, sob a orientação de Oliveira e da professora Anita Maria Fernandes.