Drones e IA atingem 90% de precisão na seleção de variedades de milho resistentes à seca

Drones e IA atingem 90% de precisão na seleção de variedades de milho resistentes à seca

Uma nova abordagem científica, desenvolvida pelo Centro de Pesquisa em Genômica Aplicada às Mudanças Climáticas (GCCRC), está transformando a seleção de cultivares de milho. Ao integrar o uso de drones, sensores avançados e inteligência artificial, pesquisadores conseguiram criar um método capaz de identificar, diretamente no campo, plantas com maior resiliência ao estresse hídrico. A inovação promete otimizar o melhoramento genético, reduzindo a dependência de medições manuais exaustivas.

A tecnologia, que apresenta taxas de acerto superiores a 90% em determinados cenários, permite que o setor agrícola acelere a identificação de materiais promissores. Com o avanço das mudanças climáticas, a busca por variedades capazes de manter a produtividade mesmo sob condições de seca tornou-se uma prioridade estratégica para a segurança alimentar e a viabilidade econômica das lavouras.

Inteligência artificial e tecnologia no monitoramento de milho tolerante à seca

O processo de desenvolvimento da tecnologia envolveu a análise de 28 híbridos de milho geneticamente modificados, cultivados em Campinas (SP). Durante dois anos, as plantas foram submetidas a condições controladas de irrigação e restrição hídrica. Enquanto a equipe realizava avaliações agronômicas tradicionais — medindo altura, peso de grãos e tempo de florescimento —, drones sobrevoavam a área para capturar dados visuais e multiespectrais.

Os algoritmos de inteligência artificial foram treinados para reconhecer padrões fisiológicos que indicam a tolerância ao estresse. Segundo Helcio Pereira, pesquisador responsável pelo estudo, o modelo aprende a identificar quais materiais mantêm a produtividade sob escassez de água, permitindo que novas amostras sejam classificadas apenas pela análise das imagens capturadas pelos sensores.

Eficiência de voos e precisão dos sensores multiespectrais

A pesquisa demonstrou que a frequência e o tipo de captura de dados são fundamentais para o sucesso da metodologia. Juliana Yassitepe, pesquisadora do GCCRC e da Embrapa Agricultura Digital, destaca que seis voos representativos, realizados em fases críticas como o florescimento e o enchimento de grãos, são suficientes para diferenciar os materiais genéticos com alta confiabilidade.

O uso de sensores multiespectrais revelou-se um diferencial técnico importante. Diferente das câmeras RGB convencionais, esses dispositivos registram a banda do infravermelho próximo (NIR), captando alterações fisiológicas invisíveis ao olho humano. Essa capacidade de monitorar a resposta da planta ao longo do seu ciclo de desenvolvimento garante uma leitura mais precisa sobre a saúde e a resistência hídrica da cultura.

Expansão da metodologia para o melhoramento genético

A versatilidade da nova metodologia permite que ela seja adaptada para além do milho. A estrutura de análise pode ser calibrada para identificar outras características de interesse, como a resistência a doenças ou o sincronismo entre flores masculinas e femininas, fator determinante para a produção de grãos em ambientes adversos. A escalabilidade da ferramenta é vista como um avanço para programas de melhoramento que buscam eficiência em larga escala.

Ao substituir réguas e equipamentos de medição pontual por imagens de alta resolução, o método não apenas economiza tempo, mas também amplia a capacidade de avaliação dos pesquisadores. A tecnologia representa um passo importante na modernização das práticas agrícolas, oferecendo suporte técnico para o desenvolvimento de sementes mais adaptadas aos desafios climáticos globais.

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