IA apoia manejo de plantas daninhas em lavoura e pecuária integrada

Estudo conjunto entre a Embrapa Milho e Sorgo e a Univali avalia IA preditiva para a dinâmica de plantas daninhas em sistemas Integração Lavoura-Pecuária, com dados de clima, solo e culturas.
A base de dados foi organizada em três grupos: espécies de plantas daninhas, características do solo e do cultivo, e registros climáticos regionais.
Os algoritmos usados foram Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest e K-Nearest Neighbors; Decision Tree e Random Forest apresentaram melhor desempenho, com 99% de precisão.
A ferramenta de IA facilita entender os fatores que influenciam as plantas daninhas, ajudando na escolha de herbicidas e dosagens, contribuindo para a redução do uso de químicos.
O estudo ocorreu no bioma Cerrado, em Sete Lagoas, MG, com quatro culturas ILP (milho com braquiária, sorgo com braquiária, soja e pastagem de braquiária) e quatro períodos de amostragem.

A Embrapa Milho e Sorgo (MG) e a Univali desenvolveram um estudo inédito sobre o uso de IA preditiva para entender a dinâmica de plantas daninhas em sistemas de Integração Lavoura-Pecuária (ILP). O objetivo é orientar decisões no campo e reduzir o uso de herbicidas.

A pesquisa usa dados de clima, solo e culturas, organizados em três grupos: espécies de plantas daninhas, características do solo e registros climáticos da região. A abordagem busca correlacionar esses fatores com a ocorrência das plantas.

Os resultados indicam que práticas ILP influenciam o comportamento das plantas daninhas, abrindo caminho para estratégias com menor dependência de químicos. O estudo também aponta potencial para reduzir o uso de herbicidas, alinhado à economia verde.

Metodologia e algoritmos utilizados

Foram usados quatro algoritmos de aprendizado de máquina: Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest e K-Nearest Neighbors. O Demandante da pesquisa, Ana Letícia Becker Gomes Luz, aponta que Decision Tree e Random Forest tiveram alto desempenho, com 99% de precisão em modelos.

Segundo Maurílio Fernandes de Oliveira, pesquisador da Embrapa, a IA preditiva ajuda a identificar fatores que elevam ou reduzem a presença de plantas daninhas no ILP, facilitando decisões sobre manejo e escolha de herbicidas conforme a área.

Os dados foram coletados em Sete Lagoas, no Cerrado mineiro, em experimentos com quatro culturas: milho com braquiária, sorgo com braquiária, soja e pastagem de braquiária. A amostragem ocorreu em quatro períodos anuais, em diferentes fases de cultivo.

A pesquisa mostra que populações de plantas daninhas em ILP costumam ser menores do que em sistemas convencionais, atribuindo a redução à cobertura do solo proporcionada pelas plantas forrageiras e ao monitoramento tecnológico aplicado.

Além disso, os pesquisadores destacam que técnicas de IA podem indicar estratégias preventivas, o momento ideal para o controle e a aplicação localizada de herbicidas por meio de pulverizadores inteligentes, aumentando a eficiência.

A atuação prática de IA também visa entender fatores ambientais que favorecem o surgimento de pragas, permitindo adaptar técnicas de manejo já existentes e reduzir as taxas de появimento e crescimento dessas espécies invasoras.