- Pesquisadores da Syngenta usam eletrofisiologia vegetal extracelular e IA para monitorar estresse em plantas de soja causado por pragas, em até vinte e quatro horas.
- O estudo, publicado em Scientific Reports, foca na leitura de sinais elétricos das plantas atacadas pelo percevejo-marrom (Euschistus heros).
- Sensores são acoplados às plantas para registrar atividade elétrica em dezenas de medições por segundo, com IA decodificando padrões para identificar o tipo de estresse.
- A tecnologia permite intervenção precoce, reduzindo custos, desperdícios e impacto ambiental, com possíveis alertas em tempo real para dispositivos móveis e integração com drones.
- No Brasil, perdas agrícolas podem chegar a 7,7% da produção anual (cerca de 25 milhões de toneladas) e prejuízos de até R$ 55 bilhões por safra. Globalmente, os danos superam US$ 1,4 trilhão.
Uma equipe de pesquisadores da Syngenta investiga como as plantas podem ser monitoradas a partir de sinais elétricos. O objetivo é detectar estresse causado por infestações de pragas em tempo real, com IA auxiliando na interpretação dos sinais. O estudo analisa a eletrificação vegetal extracelular em plantas de soja.
A tecnologia captura padrões elétricos gerados pelas plantas quando atacadas por pragas, permitindo leitura precoce antes de sintomas visuais. A combinação de eletrofisiologia vegetal e machine learning busca decifrar esse “idioma” para orientar intervenções agrícolas.
Pesquisadores envolvidos são Jurrian Friedrich e Patrik Hoegger, que explicam que a escala de informações envolve milhares de dados por segundo. A IA ajuda a diferenciar respostas a diferentes agressões, dia e noite, ampliando a precisão.
Detecção precoce e aplicações
A prática envolve sensores instalados nas plantas para registrar atividade elétrica contínua. Em seguida, modelos de IA classificam padrões associados a estados de estresse, favorecendo decisões rápidas de manejo.
A pesquisa sustenta que a percepção de sinais pode ocorrer até 24 horas após o início da agressão, antes de tornarem-se visíveis. A aplicação prática inclui orientar uso de defensivos apenas onde necessário.
O foco principal é a praga percevejo-marrom, que perfura a planta e injeta enzimas, dificultando a detecção imediata. Estudos indicam que em Rio Grande do Sul a praga pode reduzir a produção de soja em até 30%.
Além da soja, a eletrofisiologia pode ser adaptada a outras culturas. A ideia é reduzir custos e impactos ambientais por meio de intervenções mais precisas e oportunas.
Desafios e cenário global
Em escala mundial, a detecção precoce pode ampliar produtividade e sustentabilidade agrícola, com ganhos potenciais para produtores e cadeias de abastecimento. A tecnologia também abre caminho para integração com drones e outros dispositivos de monitoramento.
Apesar das vantagens, a linguagem elétrica das plantas varia com espécie, estresse e condições climáticas, tornando a interpretação complexa. A implementação em larga escala depende de infraestrutura tecnológica adequada.
Os pesquisadores destacam ainda a necessidade de padronização de dados e validação em diferentes ambientes. A evolução da IA e de sensores é essencial para ampliar a aplicabilidade prática da técnica.
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