O experimento foi realizado pela Embrapa em sistemas de Integração Lavoura-Pecuária no bioma Cerrado, com adoção de práticas sustentáveis de cultivos em sucessão, rotacionados e consorciados
O uso de ferramentas de inteligência artificial (IA) preditiva, chamadas de algoritmos de aprendizagem de máquina, na dinâmica de plantas encontradas em sistema de Integração Lavoura-Pecuária (ILP) está sendo estudado de forma inédita pela Embrapa Milho e Sorgo (MG), em parceria com a Universidade do Vale do Itajaí (Univali).
O objetivo é compreender as interações do ecossistema com base em dados de clima, solo e de culturas.
Maurílio Fernandes de Oliveira, engenheiro agropecuário e pesquisador da Embrapa Milho e Sorgo explica que a adoção de práticas sustentáveis, que compõem a estratégia ILP, altera o comportamento das plantas específicas.
“Os conhecimentos de IA auxiliam no entendimento desse processo, além de estudos complementares que mostram o seu potencial para a redução do uso de herbicidas em sistemas agrícolas, atendendo aos preços da economia verde”, salienta o especialista.
Base de dados
Para isso, foram separados três grupos de informações para compor uma base de dados. Os primeiros dados quantitativos sobre as espécies de plantas apareceram. 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 Neighbours e apresentaram bom desempenho geral para prever as culturas mais propensas ao aparecimento de plantas específicas.
A adoção de práticas sustentáveis, que compõem a estratégia ILP, altera o comportamento das plantas daninhas – Foto: Embrapa – divulgação
O Decision Tree e o Random Forest obtiveram melhor desempenho em ambos os modelos, alcançando 99% de resultados, segundo análise da doutora em Matemática e em Ciências de Dados, Ana Letícia Becker Gomes Luz.
Na avaliação de Oliveira, “trata-se de um procedimento técnico viável e eficaz”.
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Tomada de decisão
Segundo o pesquisador da Embrapa, a ferramenta de IA preditiva permite conhecer os fatores envolvidos na dinâmica das plantas específicas 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 uma área de plantio”, complementa.
O especialista ressalta que as ferramentas de inteligência artificial já aplicadas à ciência de plantas 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.
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Práticas sustentáveis
O estudo compõe a dissertação de mestrado Modelos de aprendizado de máquina para predição de dinâmicas populacionais de plantas específicas em sistemas ILP, desenvolvida por Gomes Luz na Univali, sob a orientação de Oliveira e da professora Anita Maria Fernandes.
A pesquisa justifica-se pela necessidade de práticas sustentáveis na produção alimentar para atender o crescimento populacional.
O agrônomo Ramon Costa Alvarenga, pesquisador e responsável por sistemas ILP na Embrapa Milho e Sorgo, pontua que, até 2050, estima-se que a população mundial será de 9 bilhões de pessoas. “Nesse contexto, entre os diversos obstáculos enfrentados na produção agrícola, com destaque às plantas simples”.
Ele complementa que existem diferentes métodos de manejo para o controle dessas práticas e, atualmente, o controle químico é o mais utilizado. “Contudo, ao mesmo tempo em que se procura aumentar a produção de alimentos, busca-se também reduzir a poluição ambiental causada pelos herbicidas”, sublinha Alvarenga.
Sistemas ILP e Plantas
A pesquisa integra atividades de dois projetos. A de Maurílio de Oliveira é do projeto da Embrapa intitulado “Soluções recomendadas e generativas baseadas em IA para aumento da eficiência, qualidade e resiliência produtiva” (SORaIA).
A segunda é o projeto “Plataforma para o monitoramento da dinâmica e recomendações de controle de planejamento de plantas estruturais”, vinculado ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), capitaneado pela professora Anita Maria Fernandes.
Os pesquisadores relatam que as populações de plantas que ocorrem em sistemas de Integração Lavoura-Pecuária são tipicamente menores do que as descobertas em sistemas de cultivo não consorciados.
Oliveira salienta que essa redução é atribuída, especialmente, à presença das plantas forrageiras nos pastos do sistema, que atuam como uma cobertura importante do solo nesses modelos produtivos. “Aliado a isso, destaca-se o monitoramento, com adoção de tecnologias para o manejo de plantas emergentes”, afirma.
O especialista explica que nesse manejo, a abordagem de aprendizado de máquina permite indicar quais técnicas aplicar. “Entre elas, a adoção de práticas preventivas, a identificação do momento ideal para realizar o controle de plantas aparentes, a estimativa da densidade e da distribuição dessas plantas no sistema e, a partir do conhecimento das espécies, a utilização de pulverização inteligentes para aplicação localizada de herbicidas”, enumera.
No entanto, o pesquisador da Embrapa observa que a maioria dessas tecnologias é direcionada ao manejo das plantas depois que elas já emergiram. “Por isso, o uso de algoritmos de inteligência artificial para prevenir a ocorrência de espécies invasoras é muito protegido, pois permite entender os fatores ambientais que favorecem o surgimento dessa praga. Além disso, os resultados preditivos dos algoritmos podem ser usados para modificar ou implementar novas técnicas em campo, o que nos permite dar ênfase na redução das taxas de aparecimento e crescimento das plantas potencialmente”, acrescenta Oliveira.
plantas daninhas na pós emergencia do milho em sistema ILP – Foto: Maurílio de Oliveira – Embrapa
Desempenho da IA
O estudo foi conduzido no bioma Cerrado, no município de Sete Lagoas, em Minas Gerais, onde fica situado na Embrapa Milho e Sorgo. Todos os dados coletados são provenientes de experimentos em sistemas de integração Lavoura-Pecuária.
Os registros compreendem variáveis que incluem dados, nome comum da planta daninha, número por espécie, morfologia da folha (estreita ou larga), biomassa fresca, biomassa seca, período de amostragem, cultura, identificação da área amostrada (lavoura ou pastagem), número de amostras e área total amostrada.
Os sistemas ILP envolvem quatro tipos de culturas: milho consorciado com braquiária, sorgo consorciado com braquiária, soja e pastagem de braquiária.
A amostragem foi realizada em quatro períodos diferentes por ano. As entregas ocorrem nas fases de colheita de grãos, na entressafra, na pré-dessecação e após a emergência da cultura e das plantas específicas, antes da aplicação dos herbicidas de manejo.
