A utilização da Inteligência Artificial (IA) na agropecuária, tanto na pesquisa quanto à campo, foi o tema abordado pelas três palestras de abertura do 14º Salão de Iniciação Científica e de Inovação Tecnológica (14º Sicit), que se iniciou nesta quarta-feira (24). O evento, realizado conjuntamente com o 9º Workshop de Pós-Graduação e a Mostra de Pesquisa 2025, é uma promoção do Departamento de Diagnóstico e Pesquisa Agropecuária da Secretaria da Agricultura, Pecuária, Produção Sustentável e Irrigação (DDPA/Seapi).
A professora Erli Schneider Costa, da Universidade Estadual do Rio Grande do Sul (Uergs), apresentou uma definição e breve histórico da IA, sua utilização na ciência, com exemplos práticos na agropecuária, tendências de pesquisa na área e questões éticas envolvidas. “A IA surge para otimizar nosso trabalho, não para substituí-lo. Está se tornando profundamente integrada ao ambiente acadêmico, ocasionado transformações profundas na forma como estudantes, professores, pesquisadores e extensionistas lidam com o conhecimento”, destacou.
No campo da pesquisa científica, a IA tem sido aplicada para automação da coleta e análise de dados, identificação de padrões complexos, geração de novas hipóteses e otimização dos experimentos. “No entanto, alguns desafios persistem: é preciso ter dados de alta qualidade; saber como operam os modelos, para que não seja uma IA “caixa preta”; e ter ética e uso responsável desta ferramenta”, pontuou.
Dentre alguns exemplos de utilização de IA no setor agropecuário, a professora Erli citou a previsão de safra com análise climática e do solo; monitoramento de pragas com sensores e imagens; drones para análise visual das plantações; e otimização de irrigação para economia de água. “Uma fazenda paulista implementou um sistema de irrigação inteligente e monitoramento por IA que reduziu em 30% o consumo da água e aumentou em 20% a produtividade da soja, com diminuição de 26% no uso de defensivos agrícolas”, contou.
Modelos de IA na avicultura
Carlos Tadeu Pippi Salle, professor aposentado da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), destacou como os avanços científicos, entre eles a utilização de redes neurais, transformou a avicultura no Brasil. “A avicultutra era tradicionalmente feita pelas mulheres nas fazendas, e era legada a um segundo plano. Hoje tudo mudou, fomos altamente eficazes na transformação de proteína vegetal em animal, revolucionando a avicultura industrial”, frisou.
Conforme Salle, desde 2001 o Departamento de Medicina Veterinária da UFRGS vem conduzindo pesquisas com redes neurais artificiais e modelos preditivos de IA que possam auxiliar a tomada de decisão de um médico veterinário responsável em uma granja. Esses modelos podem ser usados nos mais diversos aspectos do manejo dos animais, desde tratamentos e aplicação de vacinas, até reprodução e venda. “É importante destacar que essas ferramentas não substituem o conhecimento. As respostas que nos são dadas pela IA são um reflexo do que conhecemos e sabemos”, ressaltou.
Para o professor, a IA não é uma ferramenta inerentemente boa ou ruim. “É a mesma coisa que usar um Word, um editor de texto. Num mesmo programa, você pode escrever um trabalho que ganhe um prêmio Nobel, mas também pode escrever um trabalho que vá para o lixo. Temos que ter a coragem e a desinibição de usar essas tecnologias, que podem nos ajudar muito”, frisou.
Sistemas Multiagentes de IA
O professor Rudiney Soares Pereira, da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), abordou em sua apresentação a utilização de Sistemas Multiagentes (SMA) de IA na produção agrícola e florestal. “Em um SMA, múltiplos agentes interagem, resolvem problemas juntos, mudando o paradigma da IA de uma forma monolítica, de pergunta-resposta, para uma rede coletiva. Os agentes têm autonomia, operam independentemente, de forma especializada, mas sempre de forma cooperativa: reagem ao ambiente, assumindo funções falhas e corrigindo rumos”, explicou.
Rudiney apresentou, em linhas gerais, o protótipo do Sistema Multiagente para Gestão Florestal, em desenvolvimento na UFSM. “Trata-se de uma simulação inteligente que combina agentes de IA autônomos para otimizar a gestão florestal através de estratégias de conservação, lucro e segurança”, complementou.
A arquitetura do sistema conta com um grid dinâmico representando a floresta, com atributos detalhados de cada célula: saúde, idade, valor e carbono. São sete tipos de agentes de IA, especializados em sensoriamento, análise e execução de tarefas florestais. O sistema avalia o estado das árvores – como saudável, doente ou removida – além de definir tipos de tarefas a serem feitas, como desbaste sanitário e seletivo, limpeza de risco, plantio de mudas e combate a incêndios. “Os agentes inteligentes podem otimizar a gestão florestal através de três diferentes estratégias: conservação, lucro e segurança. A estratégia de conservação prioriza estoque de carbono e biodiversidade para sustentabilidade ambiental. A estratégia de lucro maximiza o retorno financeiro, através da extração otimizada de madeira madura. E a estratégia de segurança minimiza os riscos de incêndios e doenças, com resposta rápida a ameaças”, detalhou.
As palestras de abertura podem ser assistidas aqui.
O 14º Sicit continua até quinta-feira (25), com 22 apresentações orais de trabalhos ligados ao setor agropecuário. O evento pode ser acompanhado no canal do DDPA no Youtube.
Fonte: Assessoria Seapi / Foto: Reprodução
