Drones e IA selecionam milho resistente à seca com 90% de precisão

Uma equipe de pesquisadores do Centro de Pesquisa em Genômica Aplicada às Mudanças Climáticas (GCCRC), em parceria com a Embrapa Agricultura Digital, desenvolveu uma tecnologia capaz de identificar variedades de milho mais resistentes à seca com taxa de acerto superior a 90% — usando apenas voos de drone e análise por inteligência artificial, sem depender das medições manuais que historicamente tornam esse processo lento e caro.

O avanço chega em um momento crítico para o agronegócio brasileiro. O milho é uma das culturas mais estratégicas de Mato Grosso do Sul, estado que figura entre os maiores produtores nacionais, e as perdas por estresse hídrico representam um risco crescente diante do aprofundamento das mudanças climáticas. Ter ferramentas capazes de acelerar o desenvolvimento de cultivares mais resilientes pode mudar o jogo para produtores do Centro-Oeste.

Como a tecnologia funciona nos campos de teste

O método foi testado com 28 híbridos de milho geneticamente modificados, cultivados em Campinas (SP) ao longo de dois anos, sob duas condições distintas: uma com irrigação regular e outra com restrição intencional de água. Ao mesmo tempo em que pesquisadores realizavam as medições agronômicas tradicionais — pesagem de grãos, altura das plantas, tempo de florescimento —, drones equipados com câmeras RGB e multiespectrais sobrevoavam as parcelas experimentais em dezenas de voos, capturando dados visuais e de infravermelho.

Com esse banco de imagens, algoritmos de inteligência artificial foram treinados para reproduzir a classificação que os cientistas já haviam feito manualmente. O resultado: em vários cenários testados, os modelos computacionais alcançaram acurácia acima de 90%. "Em vez de medir manualmente inúmeras características das plantas com réguas, balanças e outros equipamentos, a proposta é usar imagens para identificar rapidamente quais materiais são mais tolerantes ou mais suscetíveis à seca", explicou Helcio Pereira, pesquisador responsável pelo estudo durante seu pós-doutorado no GCCRC.

Seis voos bastam — e o infravermelho faz a diferença

Uma das descobertas mais práticas do estudo foi a redução do número de voos necessários. Após dois anos de experimentos com dezenas de sobrevoos, os pesquisadores concluíram que apenas seis voos estratégicos, distribuídos ao longo do ciclo da cultura, já fornecem informação suficiente para classificar os materiais com precisão. "Ao final desse experimento, identificamos que seis voos representativos já fornecem as informações necessárias para identificar as diferenças entre os materiais", afirmou Juliana Yassitepe, pesquisadora do GCCRC e da Embrapa Agricultura Digital.

Outro achado relevante foi a superioridade dos sensores multiespectrais em relação às câmeras convencionais. Esses dispositivos capturam a faixa do infravermelho próximo (NIR) — invisível ao olho humano —, que revela alterações fisiológicas nas plantas relacionadas à disponibilidade de água antes mesmo que elas sejam visíveis externamente. Essa camada extra de informação foi decisiva para a precisão dos modelos. As imagens mais úteis vieram de fases distintas do desenvolvimento: períodos vegetativos, florescimento e enchimento de grãos. "A resposta da planta muda durante o desenvolvimento. Quando usamos imagens coletadas em diferentes fases da cultura, conseguimos uma classificação mais acurada", completou Pereira.

Impacto para o milho de Mato Grosso do Sul

Mato Grosso do Sul é um dos estados mais vulneráveis às variações climáticas no Centro-Oeste, com secas prolongadas afetando especialmente a segunda safra de milho, conhecida como safrinha. A possibilidade de acelerar o desenvolvimento de novas cultivares tolerantes ao déficit hídrico por meio de tecnologia de precisão é, portanto, diretamente relevante para produtores sul-mato-grossenses que enfrentam incertezas crescentes de clima a cada novo ciclo produtivo.

A ferramenta desenvolvida pelo GCCRC e pela Embrapa pode reduzir drasticamente o tempo e o custo dos programas de melhoramento genético, já que avalia milhares de plantas simultaneamente em campo aberto — algo inviável com as metodologias tradicionais. "Esses modelos ajudam a ampliar a escala das análises no campo e permitem avaliar mais plantas e mais materiais usando imagens com boa confiabilidade", destacou Yassitepe. Para o setor produtivo de MS, onde o milho movimenta bilhões de reais por ano, o acesso mais rápido a variedades adaptadas ao estresse hídrico pode representar a diferença entre uma safra lucrativa e prejuízo em anos de seca.

O próximo passo da pesquisa prevê validar os modelos em outros ambientes e condições climáticas, ampliando a aplicabilidade da tecnologia para diferentes regiões produtoras do Brasil — o que pode aproximar ainda mais essa inovação da realidade dos campos sul-mato-grossenses.

Fontes: EMBRAPA, GCCRC