Pesquisadores do Distrito Federal estão desenvolvendo uma plataforma de código aberto integrada a ferramentas de Inteligência Artificial (IA) para a identificação automática de plantas invasoras, com foco na espécie Amaranthus palmeri, conhecida como Caruru-Palmeri. Coordenado pelo professor Edilson de Souza Bias, do Instituto de Geociências da Universidade de Brasília (UnB), o projeto recebe financiamento da Fundação de Apoio à Pesquisa do Distrito Federal (FAPDF). A iniciativa surgiu em 2018, a partir de uma proposta de doutorado sobre pragas na Europa, mas ganhou impulso 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 da erva daninha exótica e agressiva na região. Hoje, 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). De acordo com Tiago Zuryp, coordenador do Hospital e Centro de Reabilitação da Fauna Silvestre (HFAUS), espécies invasoras representam um problema global, exigindo manejo complexo e custoso, tanto para plantas quanto para animais.
O combate às pragas utiliza drones equipados com sensores de alta resolução e técnicas de Deep Learning para reconhecer padrões visuais em imagens aéreas. O sistema emprega o Real Time Kinematic (RTK) para correções em tempo real, garantindo precisão centimétrica com resolução espacial de 2,5 centímetros, o que permite diferenciar espécies semelhantes em lavouras. Edilson de Souza Bias explica que as Amaranthus no Cerrado são resistentes a herbicidas, com mais de 80 espécies e capacidade de produzir até 1,8 mil sementes por planta, dispersando-se por sementes contaminadas, equipamentos agrícolas, ração animal e até fauna silvestre. A eliminação manual é ineficiente, pois não identifica todos os elementos, e as sementes se espalham durante colheitas, gerando novos focos. A tecnologia gera relatórios automáticos com coordenadas de plantas infectadas, facilitando a remoção precisa e reduzindo custos para agricultores.
Testada com precisão de 96% na identificação de Amaranthus palmeri e híbridos, a plataforma está pronta para aplicação no Mato Grosso, onde a praga é mais presente, 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 analisa a expansão para outras espécies, dependendo de apoio financeiro para novos estudos, destacando a importância do monitoramento imediato para conter infestações.
