Pesquisadores do Distrito Federal, liderados 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. O projeto, financiado pela Fundação de Apoio à Pesquisa do Distrito Federal (FAPDF), surgiu em 2018 a partir de uma proposta de estudo sobre pragas na região europeia, mas ganhou novo ímpeto em 2022 com o edital Agrolearning da FAP e um alerta da Secretaria de Estado de Agricultura e Abastecimento Rural do Distrito Federal (Seagri) sobre a invasão de Amaranthus palmeri, uma praga daninha exótica e agressiva. A iniciativa conta com o apoio 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), destacando a colaboração interinstitucional para enfrentar desafios agrícolas.
De acordo com Tiago Zuryp, coordenador do Hospital e Centro de Reabilitação da Fauna Silvestre (HFAUS), espécies exóticas invasoras representam um problema global, exigindo manejos complexos e custosos, tanto para plantas quanto para animais. No Cerrado, as Amaranthus são resistentes a herbicidas, com mais de 80 espécies capazes de produzir até 1,8 mil sementes por planta, e sua dispersão ocorre por sementes contaminadas, equipamentos agrícolas e até pela fauna silvestre. O professor Bias enfatiza que a remoção manual é ineficiente, tornando essencial o monitoramento e a contenção imediata para evitar infestações.
O combate utiliza drones equipados com sensores de alta resolução e técnicas de Deep Learning para reconhecer padrões visuais em imagens aéreas, com o sistema RTK garantindo precisão centimétrica de 2,5 centímetros. Essa tecnologia gera relatórios automáticos com coordenadas das plantas infectadas, permitindo aos agricultores eliminar pragas de forma precisa e reduzindo custos manuais. Testada com 96% de acurácia na identificação de Amaranthus palmeri e híbridos, a ferramenta está pronta para aplicação no Mato Grosso e será entregue à Seagri, ao Ministério da Agricultura e Pecuária (Mapa) e ao Instituto de Defesa Agropecuária de Mato Grosso (Indea), além de associações e cooperativas. Bias planeja expandir o projeto para outras espécies, dependendo de novo financiamento.
