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    Identificação de prioridades para alavancar tecnologias digitais inteligentes para a produção agrícola sustentável

    a) Experimento PhenoRob Central, Bonn, Alemanha b) Experimento Patch Crop (foto de H. Schneider, ZALF PR) c) teor de argila da camada superficial do solo (resistividade elétrica do solo detectada proximalmente, Geophilus), gentilmente cedido por Anna Engels d) Combinação de UAV Lidar, imagens multiespectrais de UAV e varredura a laser móvel em campo e) Distribuição de raízes f) Robô terrestre com sensores ópticos de alta resolução (foto de V. Lannert) g) Sistema UAV (foto de V. Lannert) h) Clássico trabalho de campo em um experimento de mistura de culturas i) Esquema da instalação de rhizotron em Selhausen, gentilmente cedido por Lena Lärm j) Robô para manejo direcionado de ervas daninhas (Ahmadi et al., 2022) k) Resultado esquemático do modelo de cultura mostrando a relação entre a entrada de água de irrigação e rendimento l) Modelos funcionais-estruturais de plantas (Zhou et al., 2020) m) Modelo baseado em agentes para aumentar a adoção de tecnologia. Crédito:Revista Europeia de Agronomia (2024). DOI:10.1016/j.eja.2024.127178


    Drones que monitorizam os campos em busca de ervas daninhas e robôs que visam e tratam doenças nas culturas podem parecer ficção científica, mas na verdade já estão a acontecer, pelo menos em algumas explorações agrícolas experimentais. Pesquisadores do Cluster de Excelência PhenoRob da Universidade de Bonn estão trabalhando para impulsionar a digitalização inteligente da agricultura e publicaram agora uma lista de questões de pesquisa que precisarão ser abordadas como prioridade no futuro. O artigo deles foi publicado no European Journal of Agronomy .



    O facto de a Terra alimentar hoje em dia mais de 8 mil milhões de pessoas deve-se, sobretudo, à agricultura moderna de alto desempenho. No entanto, esse sucesso tem um custo elevado. Os actuais métodos de cultivo ameaçam a biodiversidade, enquanto a produção de fertilizantes sintéticos gera gases com efeito de estufa e os produtos químicos agrícolas poluem as massas de água e o ambiente.

    Muitos destes problemas podem ser mitigados através da utilização de métodos mais direcionados, por exemplo, aplicando herbicidas apenas nas áreas de um campo onde as ervas daninhas estão realmente a tornar-se um problema, em vez de tratar toda a área. Outras possibilidades são tratar as culturas doentes individualmente e aplicar fertilizante apenas onde for realmente necessário. No entanto, estratégias como estas são extremamente complicadas e virtualmente impossíveis de gerir em escala por meios convencionais.

    Aproveitar a alta tecnologia e a IA para nos tornarmos mais sustentáveis ​​e eficientes


    “Uma resposta poderia ser a utilização de tecnologias digitais inteligentes”, explica Hugo Storm, membro do PhenoRob Cluster of Excellence. A Universidade de Bonn fez parceria com o Forschungszentrum Jülich, o Instituto Fraunhofer de Algoritmos e Computação Científica em Sankt Augustin, o Centro Leibniz para Pesquisa de Paisagem Agrícola em Müncheberg e o Instituto de Pesquisa de Beterraba Açucareira em Göttingen no projeto de grande escala voltado para tornar a agricultura mais eficientes e mais ecológicos utilizando novas tecnologias e inteligência artificial (IA).

    Os pesquisadores vêm de todos os tipos de áreas diferentes, incluindo ecologia, ciências vegetais, ciências do solo, ciência da computação, robótica, geodésia e economia agrícola. No seu documento de posição recentemente publicado, definiram as medidas que consideram que devem ser abordadas como uma prioridade a curto prazo.

    “Identificamos algumas questões-chave de pesquisa”, diz Storm. Uma delas está relacionada ao monitoramento de terras agrícolas para detectar qualquer deficiência de nutrientes, crescimento de ervas daninhas ou infestações de pragas em tempo real. As imagens de satélite fornecem uma visão geral aproximada, enquanto os drones ou robôs permitem um monitoramento muito mais detalhado. Este último pode cobrir sistematicamente um campo inteiro e até registrar a condição de plantas individuais no processo.

    “Uma dificuldade reside em unir todas essas informações”, diz Sabine Seidel, colega de Storm, que coordenou a publicação junto com ele:“Por exemplo, quando uma resolução baixa será suficiente? os drones precisam voar para alcançar a máxima eficiência na observação de todas as culturas, especialmente aquelas em risco?"

    Os dados obtidos fornecem uma imagem da situação atual. Contudo, os agricultores estão principalmente interessados ​​em avaliar várias estratégias potenciais e as suas possíveis implicações:quantas ervas daninhas a minha cultura pode suportar e quando é que preciso intervir? Onde preciso aplicar fertilizante e quanto devo colocar? O que aconteceria se eu usasse menos pesticidas?

    “Para responder a perguntas como essas, você precisa criar cópias digitais de suas terras agrícolas, por assim dizer”, explica Seidel. "Existem várias maneiras de fazer isso. Algo que os pesquisadores ainda precisam descobrir é como combinar as diversas abordagens para obter modelos mais precisos." Também é necessário desenvolver métodos adequados para formular recomendações de acção baseadas nestes modelos. As técnicas emprestadas do aprendizado de máquina e da IA ​​têm um papel importante a desempenhar nessas duas áreas.

    Os agricultores precisam participar


    Contudo, para que a produção agrícola possa realmente abraçar esta revolução digital, as pessoas que a irão realmente pôr em acção – os agricultores – também precisarão de ser convencidas dos seus benefícios. "No futuro, teremos que nos concentrar mais na questão de quais condições subjacentes são necessárias para garantir essa aceitação", diz o professor Heiner Kuhlmann, geodesista e um dos dois palestrantes do Cluster of Excellence, juntamente com o chefe do grupo de robótica, Professor Cirilo Stachniss.

    “Você poderia oferecer incentivos financeiros ou estabelecer limites legais ao uso de fertilizantes, por exemplo”. A eficácia de ferramentas como estas, isoladamente ou em combinação, também pode ser avaliada hoje em dia através de modelos informáticos.

    Em seu artigo, os pesquisadores do PhenoRob também utilizam exemplos para demonstrar o que as tecnologias atuais já são capazes de fazer. Por exemplo, um “gémeo digital” de áreas cultivadas pode ser criado e alimentado com um fluxo constante de vários tipos de dados com a ajuda de sensores, por exemplo, para detectar o crescimento das raízes ou a libertação de compostos gasosos de azoto do solo.

    “A médio prazo, isto permitirá que os níveis de fertilizantes azotados aplicados sejam adaptados às necessidades das culturas em tempo real, dependendo da riqueza em nutrientes de um determinado local”, acrescenta o professor Stachniss. Em alguns lugares, portanto, a revolução digital na agricultura já está mais próxima do que se poderia imaginar.

    Mais informações: Hugo Storm et al, Prioridades de investigação para alavancar tecnologias digitais inteligentes para a produção agrícola sustentável, European Journal of Agronomy (2024). DOI:10.1016/j.eja.2024.127178
    Fornecido pela Universidade de Bonn



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