Embrapa e Univali desenvolvem modelo de IA para prever infestações no campo

Uma parceria entre a Embrapa Milho e Sorgo e a Univali resultou em um estudo inédito que utiliza IA preditiva (aprendizado de máquina) para monitorar plantas daninhas em sistemas de Integração Lavoura-Pecuária (ILP). A pesquisa busca entender como variáveis de clima, solo e cultivo interagem nesse ecossistema, visando promover práticas agrícolas mais sustentáveis e alinhadas à economia verde, com foco na redução do uso de herbicidas.

Para construir o modelo preditivo, os pesquisadores utilizaram uma base de dados dividida em três pilares: informações quantitativas sobre as espécies de plantas daninhas, características físicas do solo e registros climáticos regionais. Essa integração permitiu que a tecnologia estabelecesse correlações precisas entre o ambiente e o surgimento de infestações, otimizando o manejo das culturas.

O desempenho dos algoritmos foi testado por meio de modelos como Support Vector Machine e K-Nearest Neighbors, mas os destaques foram o Decision Tree e o Random Forest, que alcançaram 99% de precisão. Segundo os especialistas envolvidos, o uso dessas ferramentas digitais provou ser um procedimento tecnicamente viável e altamente eficaz para prever quais áreas e culturas estão mais propensas ao aparecimento de plantas indesejadas.