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IA e robôs desenvolvem plantas resilientes nos Países Baixos

Identificar quais plantas conseguem sobreviver melhor à seca, às altas temperaturas e a outras condições ambientais extremas, compreender os fatores que explicam essa resistência e utilizar os resultados no desenvolvimento de novas variedades agrícolas. Esse é um dos objetivos das pesquisas realizadas no Centro Neerlandês de Ecofenotipagem de Plantas (NPEC, na sigla em inglês), nos Países Baixos.

Operado conjuntamente pelas universidades de Wageningen e Utrecht, o centro utiliza robôs, sensores, câmeras tridimensionais e inteligência artificial (IA) para acompanhar o desenvolvimento de milhares de plantas e identificar características associadas à produtividade e à resistência a condições adversas.

A infraestrutura conta com um sistema automatizado de cultivo capaz de controlar e fornecer quantidades precisas de água e nutrientes conforme as necessidades dos experimentos.

Em estufas envidraçadas, espécies como alface, batata e tomate são monitoradas continuamente. As informações coletadas permitem aos pesquisadores analisar o crescimento das plantas e suas respostas a diferentes condições ambientais, substituindo parte das avaliações visuais por medições automatizadas e análises preditivas.

O objetivo é acelerar a identificação de variedades com maior potencial produtivo e capacidade de adaptação às mudanças climáticas, contribuindo para o desenvolvimento de uma agricultura mais eficiente e sustentável.

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Como funciona a tecnologia

O NPEC utiliza uma abordagem conhecida como ecofenotipagem, que consiste na medição quantitativa e automatizada das características e do desempenho das plantas, tanto acima quanto abaixo do solo, em ambientes controlados ou em condições de campo.

Para isso, a infraestrutura reúne esteiras automatizadas, balanças, sensores, câmeras, equipamentos de escaneamento 3D e sistemas de inteligência artificial.

Essas tecnologias permitem registrar informações sobre crescimento, desenvolvimento das raízes, consumo de água e respostas das plantas a diferentes estímulos ambientais.

Os experimentos avaliam fatores como temperatura, luminosidade, umidade, concentração de gás carbônico e características do solo, além de interações com microrganismos, competição entre plantas e resistência a doenças.

A partir dessas medições, os cientistas conseguem relacionar características físicas e fisiológicas das plantas, chamadas de fenótipos, às informações genéticas, identificando quais genótipos apresentam melhor desempenho em determinadas condições.

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Segundo Rick van de Zedde, gerente de programas da Universidade de Wageningen, a principal contribuição do centro está na capacidade de acompanhar o desenvolvimento de um grande número de plantas simultaneamente, com menor necessidade de intervenções humanas.

“Não fazemos genômica, edição ou melhoramento genético. Nosso foco é medir o desempenho da planta ao longo do tempo, sob diferentes condições ambientais, fornecendo ferramentas para ajudar a estudar o máximo de plantas possível em um único experimento, sem muitos humanos envolvidos”, explicou.

Pesquisa pode acelerar o desenvolvimento de novas variedades

Uma das principais aplicações da tecnologia está no melhoramento vegetal. Ao identificar características relacionadas à tolerância à seca, à salinidade e a doenças, os pesquisadores podem fornecer informações para a seleção de genótipos mais adaptados às condições de cultivo.

O monitoramento contínuo também permite observar como diferentes variedades reagem ao estresse ambiental ao longo do desenvolvimento, em vez de avaliar apenas o resultado final do crescimento.

Com essas informações, os programas de melhoramento podem selecionar antecipadamente materiais com maior potencial de adaptação, reduzindo a necessidade de testar um número elevado de variedades nas etapas seguintes.

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A expectativa é que o uso combinado da automação e da inteligência artificial contribua para reduzir o tempo necessário ao desenvolvimento de novas cultivares, embora a validação em condições reais de campo continue sendo necessária.

“Focamos principalmente em medir o desempenho da planta ao longo do tempo”, ressaltou Van de Zedde.

De pequenas mudas a lavouras inteiras

Para realizar experimentos em diferentes escalas, o NPEC está organizado em seis módulos tecnológicos integrados, que permitem acompanhar desde pequenas mudas até plantas cultivadas em áreas agrícolas.

Nas câmaras climáticas multiambiente, os pesquisadores conseguem reproduzir situações de estresse, como seca e temperaturas extremas, para avaliar a resposta das espécies.

O centro também conta com salas de crescimento de alta performance, preparadas para analisar simultaneamente milhares de plantas em condições rigorosamente controladas.

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Nas estufas, o transporte automatizado por esteiras permite que as plantas sejam encaminhadas aos equipamentos de medição, incluindo sensores de visão computacional e scanners tridimensionais.

Já os experimentos em campo utilizam plataformas móveis, robôs terrestres e drones equipados com câmeras térmicas e hiperespectrais.

Esses equipamentos permitem coletar informações em condições reais de cultivo, complementando os resultados obtidos nos laboratórios e nas estufas.

“Vamos aos campos com equipamentos, drones ou com um rover para medir as plantas e ajudar os agrônomos a coletar dados e descobrir quais genótipos crescem melhor sob certas condições”, explicou Van de Zedde.

Pesquisadores brasileiros já utilizam a tecnologia

A infraestrutura do NPEC também está disponível para pesquisadores de outros países, incluindo o Brasil.

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Segundo Van de Zedde, o centro já desenvolve cooperações científicas com instituições brasileiras, entre elas o Centro de Melhoramento Molecular de Plantas (CeM²P), ligado à Universidade Estadual de Campinas (Unicamp).

Uma das pesquisas realizadas em colaboração com cientistas brasileiros envolve a análise da interação entre bactérias e gramíneas, utilizando o sistema automatizado de fenotipagem de raízes.

“Tivemos a satisfação de receber pesquisadores do Brasil para estudar a interação entre bactérias e gramíneas, por exemplo, utilizando nosso sistema automatizado de fenotipagem radicular. Estamos de portas abertas para receber novos professores, doutorandos e projetos de pesquisa em parceria com cientistas brasileiros”, afirmou.

A estrutura também recebeu uma delegação brasileira durante a Fapesp Week Países Baixos, iniciativa de cooperação científica internacional.

O NPEC recebeu um novo aporte de € 5,4 milhões do Conselho de Pesquisa dos Países Baixos (NWO) para modernizar sua infraestrutura e ampliar a capacidade de processamento e interpretação dos dados coletados.

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O investimento faz parte do projeto NPEC 2.0, com duração prevista de cinco anos e cofinanciamento das universidades de Wageningen e Utrecht, além do Jan IngenHousz Institute.

Entre as aquisições previstas estão equipamentos para coleta de amostras profundas de solo, drones de nova geração e câmeras de fluorescência de raios X capazes de analisar a distribuição de elementos químicos em plantas vivas.

Outra prioridade é ampliar a equipe de especialistas em ciência de dados e inteligência artificial.

De acordo com Van de Zedde, um dos desafios enfrentados pelos pesquisadores é lidar com o volume de informações produzido pelos equipamentos, que inclui milhares de imagens e terabytes de dados.

“Nos últimos anos de operação, percebemos que os pesquisadores de biologia vegetal enfrentavam dificuldades para lidar com os terabytes de dados e milhares de imagens que geramos. No NPEC 2.0, estamos contratando cientistas de dados e especialistas em IA para desenvolver pipelines automatizados de análise, facilitando o uso das informações e entregando aos cientistas todos os insights necessários para a tomada de decisão”, afirmou.

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Com a ampliação da capacidade de análise, o centro pretende facilitar a utilização dos resultados por cientistas e programas de melhoramento vegetal, contribuindo para identificar variedades mais produtivas, resistentes e adaptadas aos desafios climáticos da agricultura.

*Sob supervisão de Hildeberto Jr.

agro.mt

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