Pesquisadores do Centro de Pesquisa em Genômica Aplicada às Mudanças Climáticas (GCCRC) desenvolveram uma tecnologia que combina drones, sensores multiespectrais e inteligência artificial para identificar, em campo, híbridos de milho mais tolerantes à seca. A metodologia alcançou índices superiores a 90% de precisão em alguns testes e promete acelerar os programas de melhoramento genético voltados ao desenvolvimento de cultivares mais resistentes às mudanças climáticas.
O estudo substitui grande parte das avaliações manuais, tradicionalmente feitas com equipamentos como réguas, balanças, porômetros e clorofilômetros, por análises baseadas em imagens aéreas. Segundo o pesquisador Helcio Pereira, responsável pelo trabalho durante seu pós-doutorado no GCCRC, o objetivo é identificar rapidamente quais materiais apresentam maior ou menor resistência ao estresse hídrico.
Para validar a tecnologia, a equipe avaliou 28 híbridos de milho desenvolvidos pelo centro de pesquisa. As plantas foram cultivadas em Campinas (SP), em duas condições distintas: uma com irrigação e outra com restrição de água.
Durante dois anos, os pesquisadores coletaram informações agronômicas tradicionais, como produtividade, altura das plantas, peso dos grãos e época de florescimento, classificando previamente os híbridos conforme sua tolerância à seca. Paralelamente, drones equipados com câmeras RGB e sensores multiespectrais realizaram dezenas de voos sobre as áreas experimentais, registrando imagens em diferentes fases do desenvolvimento das lavouras.
Com esses dados, algoritmos de inteligência artificial foram treinados para reproduzir a classificação obtida pelos métodos convencionais. Em alguns cenários, os modelos apresentaram mais de 90% de acerto na identificação das plantas mais resistentes ao déficit hídrico.
De acordo com os pesquisadores, a planta que consegue manter maior produtividade mesmo sob escassez de água demonstra maior tolerância à seca. A inteligência artificial aprende esse padrão e passa a reconhecer novas amostras apenas por meio das imagens captadas pelos drones.
Os testes também permitiram reduzir significativamente o número de voos necessários para a análise. Embora dezenas de missões tenham sido realizadas ao longo da pesquisa, os cientistas concluíram que apenas seis voos estratégicos, distribuídos em diferentes estágios do ciclo da cultura, são suficientes para fornecer informações confiáveis.
As imagens obtidas durante as fases vegetativa, de florescimento e de enchimento de grãos mostraram-se as mais relevantes, pois permitem acompanhar as mudanças fisiológicas provocadas pela falta de água ao longo do desenvolvimento das plantas.
Outro resultado importante foi a superioridade dos sensores multiespectrais em relação às câmeras convencionais. Esses equipamentos captam a faixa do infravermelho próximo (NIR), invisível ao olho humano, capaz de revelar alterações fisiológicas relacionadas à disponibilidade de água e aumentar a precisão na identificação de plantas tolerantes ao estresse hídrico.
Além do milho, os pesquisadores destacam que a metodologia pode ser adaptada para outras culturas agrícolas e diferentes objetivos, como a seleção de plantas resistentes a doenças ou com outras características agronômicas de interesse, ampliando a eficiência dos programas de melhoramento genético.
