Pesquisadores do Distrito Federal, coordenados pelo professor Edilson de Souza Bias, do Instituto de Geociências da Universidade de Brasília (UnB), desenvolveram uma plataforma de código aberto integrada a ferramentas de inteligência artificial para identificar automaticamente plantas invasoras. Financiada pela Fundação de Apoio à Pesquisa do Distrito Federal (FAPDF), a iniciativa ganhou impulso em 2022 com o edital Agrolearning e um alerta da Secretaria de Estado de Agricultura e Abastecimento Rural do Distrito Federal (Seagri) sobre a ameaça do Amaranthus palmeri, uma praga exótica e agressiva. O projeto, que surgiu em 2018 a partir de uma proposta de doutorado, conta com parcerias de instituições como o Instituto Federal de Brasília (IFB), o Laboratório de Visão Computacional da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio) e a Universidade do Estado do Rio de Janeiro (Uerj).
Tiago Zuryp, coordenador do Hospital e Centro de Reabilitação da Fauna Silvestre (HFAUS), destaca que espécies invasoras representam um problema global, pressionando ecossistemas locais e exigindo manejos complexos e custosos, tanto para animais quanto para plantas. No Cerrado, as Amaranthus são resistentes a herbicidas, com mais de 80 espécies capazes de produzir até 1,8 mil sementes por planta. O professor Bias explica que a remoção manual é ineficiente, pois sementes se dispersam via equipamentos agrícolas, ração animal, esterco e fauna silvestre, tornando o monitoramento e a contenção imediata essenciais para evitar infestações maiores.
O combate utiliza drones equipados com sensores de alta resolução e a técnica de deep learning, que treina o sistema para reconhecer padrões visuais em imagens aéreas. Com o sistema RTK para correções em tempo real e precisão centimétrica de 2,5 centímetros, a tecnologia diferencia espécies semelhantes, gerando relatórios automáticos com coordenadas de plantas infectadas. Isso facilita a eliminação precisa pelas equipes agrícolas, reduzindo custos e esforços manuais. Testada com 96% de precisão na identificação de Amaranthus palmeri e híbridos, a ferramenta está pronta para aplicação em Mato Grosso e será entregue à Seagri, ao Ministério da Agricultura e Pecuária (Mapa) e ao Instituto de Defesa Agropecuária de Mato Grosso (Indea), com planos de expansão para outras espécies mediante novo financiamento.
