Mas essa realidade começa a mudar graças à união de três tecnologias que vêm revolucionando a agricultura mundial: drones, sensores multiespectrais e inteligência artificial (IA). Juntas, elas estão tornando possível identificar, de forma rápida e extremamente precisa, quais plantas apresentam maior tolerância à seca — uma característica que se tornou essencial diante do avanço das mudanças climáticas.
Foi exatamente esse o objetivo de uma pesquisa desenvolvida pelo Centro de Pesquisa em Genômica Aplicada às Mudanças Climáticas (GCCRC), ligado à Embrapa, à Unicamp e apoiado pela FAPESP. Os resultados, publicados na revista Frontiers in Plant Science, mostram que a tecnologia pode acelerar significativamente o desenvolvimento de novas cultivares de milho capazes de produzir mesmo sob condições de escassez de água.
As projeções climáticas indicam que eventos extremos, como secas prolongadas e ondas de calor, tendem a se tornar cada vez mais frequentes em diversas regiões do planeta. Para culturas como o milho — um dos cereais mais importantes para alimentação humana, produção de ração animal e fabricação de biocombustíveis — isso representa um enorme desafio.
A falta de água afeta praticamente todos os processos fisiológicos da planta. A fotossíntese diminui, o crescimento desacelera, a produção de grãos é reduzida e, em situações mais severas, pode ocorrer perda quase total da safra. Por isso, identificar plantas naturalmente mais resistentes à seca tornou-se uma prioridade dos programas de melhoramento genético.
Na pesquisa brasileira, foram avaliados 28 híbridos de milho cultivados sob duas condições distintas: uma área irrigada e outra submetida à restrição hídrica. Durante dois anos, os pesquisadores realizaram avaliações tradicionais para determinar quais materiais eram realmente mais tolerantes à seca. Essas medições incluíram produtividade, altura das plantas, peso dos grãos e época de florescimento.
Ao mesmo tempo, um drone sobrevoava constantemente os experimentos. Equipado com câmeras convencionais (RGB) e sensores multiespectrais, o equipamento registrava milhares de imagens das lavouras em diferentes fases do desenvolvimento das plantas. Cada voo gerava um enorme volume de informações invisíveis ao olho humano.
A etapa seguinte foi treinar algoritmos de inteligência artificial. Os pesquisadores alimentaram os modelos computacionais com duas fontes de informação: os resultados obtidos pelas medições tradicionais e as imagens capturadas pelos drones. Com isso, a IA aprendeu a reconhecer padrões visuais associados às plantas mais resistentes à seca.
Em outras palavras, ela passou a identificar pequenas diferenças na cor das folhas, no desenvolvimento da copa e, principalmente, nos sinais detectados pelo infravermelho próximo, relacionando essas informações com a capacidade da planta manter sua produtividade sob estresse hídrico.
Depois desse treinamento, bastava apresentar novas imagens para que o sistema previsse quais plantas tinham maior probabilidade de serem tolerantes à seca. Em alguns cenários, os modelos alcançaram índices superiores a 90% de acerto, um desempenho extremamente promissor para aplicações em programas de melhoramento genético.
Um dos resultados mais interessantes do estudo foi mostrar que as câmeras multiespectrais superam as câmeras convencionais. Enquanto nossos olhos enxergam apenas a luz visível, os sensores multiespectrais também capturam o infravermelho próximo (Near Infrared – NIR). Essa faixa do espectro eletromagnético é altamente sensível às alterações fisiológicas das plantas.
Quando uma planta sofre deficiência hídrica, mudanças internas ocorrem muito antes que apareçam sintomas visíveis, como folhas secas ou amareladas. O sensor consegue detectar essas alterações precoces porque a reflexão da luz infravermelha muda conforme varia o conteúdo de água, a estrutura celular e a atividade fotossintética das folhas.
É como se o equipamento conseguisse identificar que uma planta está "sentindo sede" muito antes que qualquer pessoa percebesse.
Outro achado importante foi descobrir que não é necessário monitorar continuamente a lavoura. Após dezenas de voos realizados durante dois anos, os pesquisadores verificaram que apenas seis momentos estratégicos ao longo do ciclo da cultura já fornecem informações suficientes para diferenciar os materiais mais resistentes.
As imagens obtidas durante o crescimento vegetativo, florescimento e enchimento dos grãos mostraram-se especialmente valiosas. Isso reduz custos operacionais e torna a tecnologia muito mais viável para programas de pesquisa e empresas de sementes.
Embora o estudo tenha sido realizado com milho, sua importância ultrapassa essa cultura. A metodologia pode ser adaptada para praticamente qualquer espécie agrícola. Basta treinar os algoritmos para reconhecer outras características de interesse, como resistência a doenças, eficiência no uso de nutrientes, tolerância ao calor ou até qualidade dos frutos.
Na prática, trata-se de uma nova geração de ferramentas de fenotipagem de alta precisão — área que busca medir rapidamente as características das plantas utilizando tecnologias digitais. Esse tipo de abordagem representa uma das maiores revoluções da agricultura moderna.
Nos próximos anos, alimentar uma população mundial crescente exigirá produzir mais alimentos utilizando menos água e enfrentando condições climáticas cada vez mais imprevisíveis.
Nesse cenário, tecnologias como inteligência artificial, drones, sensoriamento remoto e aprendizado de máquina deixam de ser apenas ferramentas sofisticadas de pesquisa e passam a ocupar papel estratégico na segurança alimentar global.
Ao acelerar a identificação de plantas naturalmente mais resistentes, esses sistemas reduzem o tempo necessário para desenvolver novas cultivares e permitem que os agricultores tenham acesso, mais rapidamente, a variedades capazes de manter boas produtividades mesmo durante períodos de estiagem.
Em outras palavras, a inteligência artificial não está substituindo os pesquisadores nem os melhoristas. Ela está ampliando sua capacidade de enxergar padrões invisíveis, analisar milhões de informações em poucos minutos e transformar imagens captadas do céu em conhecimento capaz de fortalecer a agricultura diante de um dos maiores desafios deste século: produzir alimentos em um planeta cada vez mais quente e sujeito às mudanças climáticas.
Até nosso próximo encontro...