O avanço da inteligência artificial (IA) começa a transformar também o manejo agrícola no Brasil. Um estudo desenvolvido pela Embrapa em parceria com a Universidade do Vale do Itajaí revelou que algoritmos de aprendizado de máquina podem auxiliar produtores rurais na prevenção e no controle de plantas daninhas em sistemas de Integração Lavoura-Pecuária (ILP).
A pesquisa foi conduzida no bioma Cerrado, em Sete Lagoas (MG), utilizando dados coletados em áreas experimentais da Embrapa Milho e Sorgo. O objetivo foi compreender como fatores climáticos, características do solo e diferentes sistemas de cultivo influenciam o surgimento e o comportamento das plantas invasoras nas lavouras.
Os pesquisadores utilizaram algoritmos de inteligência artificial capazes de identificar padrões e prever quais culturas apresentam maior risco de ocorrência de plantas daninhas. Entre as tecnologias aplicadas estão os modelos conhecidos como Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine e K-Nearest Neighbors. Os resultados chamaram atenção pela alta eficiência: alguns modelos alcançaram até 99% de precisão nas previsões.
Segundo os responsáveis pelo estudo, a utilização dessas ferramentas pode contribuir diretamente para decisões mais assertivas no campo, permitindo ao produtor escolher o momento ideal para o controle das invasoras e até indicar qual herbicida é mais adequado para cada situação. Além disso, a tecnologia pode ajudar a reduzir o uso excessivo de defensivos agrícolas, favorecendo práticas mais sustentáveis e alinhadas aos princípios da economia verde.
O estudo destaca que os sistemas ILP naturalmente já apresentam menor incidência de plantas daninhas quando comparados a sistemas convencionais. Isso ocorre porque as forrageiras utilizadas nas pastagens funcionam como cobertura do solo, dificultando o crescimento das espécies invasoras. A inteligência artificial surge como uma ferramenta complementar, fortalecendo o monitoramento e ampliando a eficiência das estratégias preventivas.
Outro ponto importante da pesquisa é que a IA não atua apenas após o aparecimento das plantas daninhas. Os algoritmos conseguem identificar fatores ambientais que favorecem o surgimento dessas espécies, permitindo ações antecipadas no manejo agrícola. Com isso, produtores podem reduzir custos, otimizar aplicações de herbicidas e melhorar a produtividade das áreas cultivadas.
Os experimentos envolveram sistemas com milho consorciado com braquiária, sorgo consorciado com braquiária, soja e pastagens de braquiária. Durante o estudo, foram analisadas informações como quantidade de plantas daninhas, biomassa, tipo de folha, períodos de amostragem e condições climáticas da região.
A pesquisa integra projetos voltados ao desenvolvimento de soluções tecnológicas para aumentar a eficiência e a sustentabilidade da produção agrícola brasileira. O trabalho também reforça a tendência de crescimento do uso da inteligência artificial no agronegócio, especialmente em atividades ligadas à agricultura de precisão e ao manejo sustentável das lavouras.
O artigo científico com os resultados foi publicado na revista Pesquisa Agropecuária Brasileira (PAB), uma das principais publicações científicas do setor agropecuário nacional.
