Pesquisadores brasileiros desenvolveram uma plataforma digital que utiliza Inteligência Artificial (IA) para diagnosticar a ferrugem asiática da soja, uma das principais ameaças à produtividade no campo. O sistema, hospedado em nuvem, combina dados do clima, informações agronômicas e imagens digitais para avaliar riscos e sugerir manejos aos produtores.
A ferramenta integra informações de sensores ambientais e fotos das folhas com parâmetros como da cultivar, do espaçamento e do calendário de plantio. Todos os resultados ficam disponíveis em um painel on-line, onde o agricultor acompanha o histórico do clima e a evolução das plantas em tempo real.
O sistema nasceu do projeto “Ferramenta Digital Avançada para o Gerenciamento de Riscos Agrícolas”, apoiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp), e busca agora parcerias com o setor privado para levar a tecnologia ao mercado.
A tecnologia foi parte do doutorado de Ricardo Alexandre Neves na Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), orientado por Paulo Cruvinel, pesquisador da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária Instrumentação (Embrapa). O estudo detalhado foi publicado em julho de 2025 na revista científica AgriEngineering.
A ferrugem asiática é considerada uma das ameaças mais agressivas à cultura da soja, nos casos mais graves, a doença pode provocar redução de 90% da produção, se não controlada.
Inteligência de dados no campo
Para criar a solução, os cientistas realizaram uma on-farm research – pesquisa feita em lavouras reais). Durante o monitoramento, o modelo analisou variáveis climáticas e o estado das plantas por meio de fotografias digitais das folhas.
“A tecnologia classifica a favorabilidade da doença em três níveis, baixo, médio e alto, a depender da combinação do conjunto das variáveis relacionadas ao estágio de infestação. Com isso, é possível realizar diagnósticos e prognósticos de controle da doença, com maior eficácia e precisão”, explicou Neves.
Segundo o pesquisador, essa classificação é feita por cálculos estatísticos que cruzam todos os dados coletados.
O sistema foca em fatores vitais para o fungo, como o período de molhamento foliar e o ponto de orvalho. Além disso, a ferramenta usa processamento de imagens para identificar padrões de cores: o verde, amarelo e marrom indicam em que fase a ferrugem asiática está.
Após testar diferentes métodos, os cientistas escolheram o modelo de Cadeias Ocultas de Markov, técnica que alcançou 100% de acerto nos testes, superando outros modelos de lógica difusa.
O estudo durou 4 anos e foi realizado com a soja BRS 536 em Poxoréu (MT). Os pesquisadores analisaram mais de 2 GB (gigabytes) de dados por safra, coletados em áreas georreferenciadas e fotografadas sob condições controladas de luz.
Tecnologia no combate à ferrugem asiática
O painel de controle utiliza um histórico de 20 anos para gerar relatórios fáceis de navegar. Essas análises ajudam o produtor a decidir o melhor manejo, indicando a gravidade da ferrugem asiática e trazendo recomendações técnicas para o controle da praga.
As orientações estão na aba “Recomendações Agrícolas”, que inclui um link para o AGROFIT. Banco de dados do Ministério da Agricultura e Pecuária (Mapa) que permite consultar e selecionar os fungicidas registrados e indicados para cada caso.
“O ponto-chave da pesquisa foi criar um método que integra dados heterogêneos para oferecer um diagnóstico mais confiável. Depender apenas de imagens ou apenas de dados climáticos isolados não é suficiente para uma avaliação precisa (…). Além disso, a solução oferece prevenção e uso racional de fungicidas”, finaliza Neves.
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