Cia Agro usa inteligência artificial no combate a pragas da soja

Constituído por professores da Universidade Estadual de Londrina (UEL) e da Universidade Federal Tecnológica do Paraná (UTFPR), além de pesquisadores de instituições públicas voltadas ao desenvolvimento rural, o Centro de Inteligência no Agronegócio (Cia Agro) projeta desenvolver, nos próximos dois anos, sistemas preditivos (análise de conjuntos específicos de dados para prever cenários ou tendências para futuros próximos ou relativamente distantes) para o combate da ferrugem-asiática e do mofo-branco, principais doenças da soja.

A meta é integrar subprojetos das áreas das Ciências da Computação e das Ciências Agrárias, além de desenvolver parcerias com empresas, universidades, cooperativas e startups. Proposta que integra o conceito de Novos Arranjos de Pesquisa e Inovação (Napi) do Paraná, o Cia Agro foi criado em 2020 e conta com o apoio da Fundação Araucária. O projeto está apto a receber investimentos privados durante o período de elaboração.

De acordo com o professor da UEL e CEO de Projetos do Cia Agro, Marcelo Canteri, as primeiras ações previstas serão voltadas para a automação da rede de monitoramento de manejo da ferrugem-asiática e para o desenvolvimento de modelos preditivos e prescritivos para o controle do mofo-branco.

“Serão aglutinados os resultados de projetos focados na integração de informações climáticas, segurança e privacidade e na aquisição de informações contidas em imagens registradas por veículos aéreos não tripulados (drones). Todas estas ações serão integradas por uma plataforma de inteligência artificial, capaz de integrar, também, modelos e soluções como serviços”, afirma.

Segundo ele, as equipes de pesquisadores da UTFPR e do Instituto de Desenvolvimento Rural do Paraná (IDR-PR) estão responsáveis pela automatização da leitura da presença de esporos de ferrugem detectados em coletores de esporos espalhados pelo Estado. “Esta automatização da leitura de armadilhas caça-esporo já será implementada nesta próxima safra (2022/2023), permitindo economia de tempo na apresentação de resultados de presença de esporos na região geográfica do plantio de soja no Estado”, afirma.

Ao mesmo tempo, a UEL e o IDR-PR vêm desenvolvendo ações que buscam a otimização dos mapas de condições agrometeorológicas para o Estado, visando o controle de doenças em plantas. Ao final desta primeira ação serão fornecidos mapas interativos com a presença dos patógenos causadores da ferrugem.

“Quando se fala em Inteligência Artificial, temos que ter noção de que ela só pode ser executada se existirem dados para serem processados. No caso da agricultura, a Internet das Coisas é o grande fornecedor destes dados”. explica Canteri. “Termos como Deep Learning, Machine Learning, agricultura de precisão, data mining, redes neurais e lógica fuzzy também tem aplicações na Inteligência Artificial. Outras aplicações como nariz eletrônico que detecta a presença de moléculas orgânicas no ar usadas para detecção de doenças em plantas estão sendo desenvolvidas em outros países e estão no radar do Cia Agro”.

PRAGAS – Considerado um grande problema fitossanitário também para outras culturas, como algodão, feijão, tomate e batata, o mofo-branco atinge cerca de 30% do território nacional e surge a partir da ação de um fungo fitopatogênico (Sclerotinia sclerotiorum) habitante do solo. No caso da soja, estima-se que as perdas econômicas alcancem US$ 1,47 bilhão anuais no Brasil.

No entanto, a principal doença da planta é a ferrugem-asiática, identificada pela primeira vez na América Latina na safra 2001/2002, no Paraná. Também causada por um fungo (Phakopsora pachyrhizi), ela pode ocasionar perdas de até 100% da lavoura, sendo identificada através do aparecimento de manchas escuras inicialmente no terço inferior da planta.

Da AEN

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