Inteligência Artificial diminui uso de herbicida no cultivo da cana

Para identificar possíveis invasões de plantas daninhas em locais de cultivo da cana-de-açúcar, o pesquisador do Câmpus Apucarana da UTFPR, Thiago Gentil Ramires, construiu um modelo com utilização de inteligência artificial. Utilizando drones equipados com câmeras multiespectrais, é feito um mapeamento das plantações com fotos de todo o campo. Cada pixel da foto é convertido em informações de cores e associados a uma latitude e longitude.

Com base nos diferentes níveis de cores, foi possível identificar com 97% de precisão a invasão das ervas daninhas nos cultivos. Dessa forma, a redução do uso de herbicidas foi de até 73%, nível esse que depende do índice de infestação. A redução no uso de herbicidas nas lavouras pode trazer inúmeros benefícios à sociedade, além da diminuição dos custos relacionados à produção.

O modelo pode ser utilizado em diferentes regiões e facilmente adaptado para qualquer cultivar.

A pesquisa foi desenvolvida durante o doutorado do pesquisador e contou com a participação de pesquisadores de diferentes instituições, como Ana Julia Righetto (IAPAR – Londrina), Luiz Ricardo Nakamura (UFSC), Pedro Castanho (Raízen), Christel Faes (Uhasselt – Bélgica) e Taciana Savian (Esalq-USP).

O estudo foi o vencedor do Prêmio Mercosul de Ciência e Tecnologia, no Tema Indústria 4.0, Categoria Jovem Pesquisador.

No total, cinco trabalhos serão premiados e outros seis receberão menção honrosa, em cerimônia agendada para o dia 31 de outubro, em Brasília. A iniciativa é patrocinada pelo Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (MCTIC) e conta com o apoio do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq); do Movimento Brasil Competitivo (MBC); do Ministério de Ciência, Tecnologia e Inovação Produtiva da Argentina; do Conselho Nacional de Ciência e Tecnologia do Paraguai; e do Ministério da Educação e Cultura do Uruguai.

A pesquisa por completo será publicada em um livro relativo ao prêmio.