Foto: Maurílio de Oliveira (plantas daninhas na pós emergencia do milho em sistema ILP)

Estudo inédito desenvolvido em parceria entre a Embrapa Milho e Sorgo (MG) e a Universidade do Vale do Itajaí (Univali) avalia o uso de ferramentas de inteligência artificial (IA) preditiva, chamadas de algoritmos de aprendizado de máquina, na dinâmica de plantas daninhas em sistema de Integração Lavoura-Pecuária (ILP). O objetivo é compreender as interações do ecossistema com base em dados de clima, solo e de culturas.

A adoção de práticas sustentáveis, que compõem a estratégia ILP, altera o comportamento das plantas daninhas. Os conhecimentos de IA auxiliam no entendimento desse processo, além de impulsionar estudos complementares que mostram o seu potencial para a redução do uso de herbicidas em sistemas agrícolas, atendendo aos preceitos da economia verde.

Para isso, foram separados três grupos de informações para compor uma base de dados. O primeiro forneceu dados quantitativos sobre as espécies de plantas daninhas. O segundo contemplou características dos solos e dos sistemas de cultivo. Já o terceiro, integrou registros climáticos da região, para estabelecer correlações entre esses fatores e a ocorrência dessas plantas.

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Os algoritmos utilizados foram o Support Vector Machine, o Decision Tree, o Random Forest e o K-Nearest Neighbors. Eles demonstraram bom desempenho geral para prever as culturas mais propensas ao aparecimento de plantas daninhas. O Decision Tree e o Random Forest demonstraram melhor desempenho em ambos os modelos, alcançando 99% de precisão, segundo análise da doutora em Matemática e em Ciências de Dados, Ana Letícia Becker Gomes Luz. “Trata-se de um procedimento tecnicamente viável e eficaz”, comenta o pesquisador Maurílio Fernandes de Oliveira, da Embrapa Milho e Sorgo.

Segundo Oliveira, a ferramenta de IA preditiva permite conhecer os fatores envolvidos na dinâmica das plantas daninhas no sistema avaliado, o que facilita a tomada de decisão no manejo. “O uso dessa técnica em plataformas computacionais pode contribuir na decisão de qual herbicida é mais adequado considerando a área de plantio”, complementa.

O pesquisador explica que as ferramentas de inteligência artificial já aplicadas à ciência de plantas daninhas resultaram em tecnologias avançadas, como máquinas inteligentes capazes de identificá-las por visão computacional e robôs para aplicação direcionada e seletiva de herbicidas com altíssima precisão. Para Oliveira, o novo resultado amplia o conhecimento já adquirido e pode subsidiar recomendações sobre práticas agrícolas para o controle dessas espécies, como o uso de herbicidas em dosagens específicas para diferentes situações.

O estudo compõe a dissertação de mestrado “Modelos de aprendizado de máquina para predição de dinâmicas populacionais de plantas daninhas em sistemas ILP”, desenvolvida por Gomes Luz na Univali, sob a orientação de Oliveira e da professora Anita Maria Fernandes.

A pesquisa justifica-se pela necessidade de práticas sustentáveis na produção alimentícia para atender o crescimento populacional. “Estima-se que, até 2050, a população mundial será de 9 bilhões de pessoas. Nesse contexto, entre os diversos obstáculos enfrentados na produção agrícola, destacam-se as plantas daninhas. Existem diferentes métodos de manejo para o controle dessas pragas e, atualmente, o controle químico é o mais utilizado. Contudo, ao mesmo tempo em que se procura aumentar a produção de alimentos, busca-se também reduzir a poluição ambiental causada pelos herbicidas”, explica o pesquisador Ramon Costa Alvarenga, responsável por sistemas ILP na Embrapa Milho e Sorgo.

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A pesquisa integra atividades de dois projetos. Uma, liderada pelo pesquisador Maurílio de Oliveira, é do projeto da Embrapa intitulado “Soluções recomendativas e generativas baseadas em IA para aumento da eficiência, qualidade e resiliência produtiva” (SORaIA). A segunda é do projeto “Plataforma para o monitoramento da dinâmica e recomendações de controle de populações de plantas daninhas”, vinculado ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), capitaneado pela professora Anita Maria Fernandes.

Foto: Maurílio de Oliveira (plantas daninhas na pós emergencia do milho em sistema ILP) Sistemas ILP e plantas daninhas Os pesquisadores relatam que as populações de plantas daninhas em sistemas de Integração Lavoura-Pecuária são tipicamente menores do que as encontradas em sistemas de cultivo não consorciados. Essa redução é atribuída, especialmente, à presença das plantas forrageiras nos pastos do sistema, que atuam como uma cobertura importante do solo nesses modelos produtivos. Aliado a isso, destaca-se o monitoramento, com adoção de tecnologias para o manejo de plantas daninhas emergentes. Nesse manejo, a abordagem de aprendizado de máquina possibilita indicar quais técnicas aplicar. “Entre elas, a adoção de práticas preventivas, a identificação do momento ideal para realizar o controle de plantas daninhas, a estimativa da densidade e da distribuição dessas plantas no sistema e, a partir do conhecimento das espécies, a utilização de pulverizadores inteligentes para aplicação localizada de herbicidas”, enumera Oliveira. No entanto, o pesquisador observa que a maioria dessas tecnologias é direcionada ao manejo das plantas daninhas depois que elas já emergiram. “Por isso, o uso de algoritmos de inteligência artificial para prevenir a ocorrência de espécies invasoras é muito apropriado, pois permite entender os fatores ambientais que favorecem o surgimento dessa praga. Além disso, os resultados preditivos dos algoritmos podem ser usados para modificar ou implementar novas técnicas em campo, o que nos permite dar ênfase na redução das taxas de aparecimento e crescimento das plantas daninhas”, acrescenta Oliveira.

Desempenho da IA

O estudo foi conduzido no bioma Cerrado, no município de Sete Lagoas, em Minas Gerais, onde fica situada a Embrapa Milho e Sorgo. Todos os dados coletados são provenientes dos experimentos em sistemas de integração Lavoura-Pecuária. Os registros compreendem variáveis que incluem data, nome comum da planta daninha, número por espécie, morfologia da folha (estreita ou larga), biomassa fresca, biomassa seca, período de amostragem, cultura, identificação da área amostrada (lavoura ou pastagem), número de amostras e área total amostrada.

Os sistemas ILP envolveram quatro tipos de culturas: milho consorciado com braquiária, sorgo consorciado com braquiária, soja e pastagem de braquiária. A amostragem foi realizada em quatro períodos distintos por ano. As medições ocorreram nas fases de colheita de grãos, na entressafra, na pré-dessecação e após a emergência da cultura e das plantas daninhas, antes da aplicação dos herbicidas de manejo.

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Com  Embrapa

Fernanda Toigo

Colaborou: Astrogildo Nunes – [email protected]

Acrissul

Pesquisadores do Cepea apontam que o ritmo de negócios envolvendo o boi gordo está lento na maior parte das praças acompanhadas. Essa baixa liquidez está atrelada à intensa queda de braço entre pecuaristas e frigoríficos.

Muitos agentes consultados pelo Cepea estão fora do mercado após o preenchimento das escalas, que permanecem alongadas, entre 8 e 15 dias. O clima mais frio e a queda no volume de chuvas a partir do final de abril têm piorado as pastagens, o que eleva a oferta de animais em algumas regiões.

Em São Paulo, o volume de negociações segue contido. O Indicador do Boi Gordo CEPEA/ESALQ operava na casa dos R$ 340 no início desta semana e apresentava queda de 2,72% na parcial de maio (até o dia 19). (com Assessoria)

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Fonte: CenárioMT

Colaborou: Astrogildo Nunes – [email protected]

Foto: Duncan McNab/Unsplash

Os búfalos são grandes mamíferos bovídeos que habitam diferentes regiões do mundo, dividindo-se principalmente entre a África subsaariana, Índia e Tailândia, onde é domesticado para trabalho e produção de leite.

Conhecido como “Peste Negra”, o búfalo-do-cabo é um dos animais mais perigosos do continente africano, sendo responsável por aproximadamente 200 mortes humanas por ano. Também conhecido como búfalo-africano, esse animal é um dos “Cinco Grandes” da fauna africana, temidos por caçadores devido à sua força e imprevisibilidade.

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Em agosto de 2025, o americano Asher Watkins, de 52 anos, famoso por caçar animais de grande porte, morreu atingido por um búfalo em Limpopo, África do Sul. Ele morava no Texas e era dono do Watkins Ranch Group, empresa especializada na venda de propriedades rurais de alto padrão.

Watkins estava acompanhado por um caçador profissional e um rastreador, perseguindo um búfalo de aproximadamente 1,3 tonelada em uma área de mata fechada. De forma inesperada, o animal saiu do seu esconderijo e avançou a cerca de 56 km/h, atingindo Watkins de maneira fatal.

O búfalo-do-cabo pode pesar entre 500 e 900 kg, com corpo robusto, pelagem escura e chifres largos e curvados que se unem na base formando um escudo ósseo chamado “boss” (“chefe”, em português).

Esse búfalo vive em savanas, florestas e pântanos, formando manadas hierárquicas lideradas por fêmeas. Além disso, o búfalo-do-cabo é conhecido por sua resistência e por atacar mesmo após ser ferido. Sua dieta é composta principalmente por gramíneas, e sua presença é vital para o equilíbrio dos ecossistemas onde vive.

A espécie não está atualmente em perigo de extinção, apesar de enfrentar ameaças como a perda de habitat e doenças transmitidas pelo gado doméstico. Comum na África do Sul, a caça esportiva de animais – inclusive búfalos – é alvo de críticas de ambientalistas, que lutam pelo fim da prática.

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Com MSN

Fernanda Toigo

Colaborou: Astrogildo Nunes – [email protected]