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🌱 Um pesquisador da UFSC desenvolveu um sistema que combina sensores e inteligência artificial para analisar solo e plantas. A meta é reduzir a dependência de testes químicos tradicionais em até 90%. 🧵
O projeto é liderado por Alexandre ten Caten, professor do Campus de Curitibanos, no Laboratório de Sensoriamento, Inovação e Geoprocessamento (Sengis). A pesquisa transforma medições do campo em dados digitais para modelos de IA.
A base tecnológica são sensores hiperespectrais: eles capturam a luz em centenas de faixas estreitas e contínuas. Esse “espectro” detalhado pode revelar características do solo e das plantas que não aparecem a olho nu.
Os sensores não eliminam totalmente o laboratório. Análises químicas com reagentes ainda são usadas para calibrar e refinar os algoritmos. A projeção é que elas fiquem restritas a cerca de 10% das amostras.
Na prática, isso pode baratear diagnósticos e permitir doses mais adequadas de fertilizantes. Além de reduzir desperdícios, uma adubação mais precisa tem potencial para diminuir impactos sobre solo e recursos hídricos.
O trabalho reúne três frentes: o sensmyN mede a fixação biológica de nitrogênio; o SensNexus monitora plásticos e microplásticos em solos; e o i-Vitis integra dados de vinhedos com IA, em parceria com a Berto & Aguiar.
O ponto central é a qualidade dos dados: a pesquisa surgiu após o pesquisador identificar lacunas em informações agrícolas disponíveis para sistemas de IA. Sem dados locais e bem medidos, algoritmos podem errar no campo.
Se os modelos forem validados em diferentes condições, sensores e IA podem ampliar o acesso a decisões agrícolas baseadas em dados — com menos custo, mais precisão e uma produção potencialmente mais eficiente.
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