Um sistema robótico autônomo, que opera à noite, batizado de LumiBot, é capaz de gerar dados que permitem a construção de modelos para fazer o diagnóstico precoce de nematoides em plantas de algodão e soja antes mesmo do aparecimento dos sintomas. Desenvolvido pela Embrapa Instrumentação (SP) em parceria com a Cooperativa Mista de Desenvolvimento do Agronegócio (Comdeagro), de Mato Grosso, o LumiBot emite luz ultravioleta-visível sobre as plantas e analisa a fluorescência capturada nas imagens das folhas, com câmeras científicas.
A cotonicultura e a sojicultura têm enorme relevância econômica para o País, com previsão de recorde de safra no período 2025/26, com 4,09 milhões de toneladas de pluma e 177,67 milhões de toneladas de grãos de soja, segundo estimativa da Companhia Nacional de Abastecimento (Conab). No entanto, as duas culturas enfrentam a ameaça do parasita microscópico de 0,3 a 3 milímetros de comprimento.
Taxas de acerto acima de 80%
O robô é um protótipo, mas já registra resultados promissores no diagnóstico de infecção por nematoides em experimentos realizados em casa de vegetação, com cerca de sete mil imagens coletadas em três anos de pesquisa.
“Conseguimos gerar dados e modelos com taxas de acerto acima de 80%, além de diferenciar as doenças do estresse hídrico”, conta a pesquisadora Débora Milori, coordenadora do estudo e do Laboratório Nacional de Agrofotônica (Lanaf).
A próxima etapa do estudo será o desenvolvimento de um equipamento para operação em campo, como, por exemplo, adaptar o aparato óptico em um veículo agrícola do tipo pulverizador gafanhoto ou veículo rover.
Menos químicos na lavoura
De acordo com a pesquisadora, o método convencional de controle de nematoides baseia-se na aplicação de nenematicidas aplicados no solo ou nas sementes, antes do plantio. Esses produtos agem reduzindo a população de nematoides próximos às raízes. Entretanto, essa aplicação tem custo elevado, pode causar impacto ambiental e a eficácia é variável dependendo das condições do solo. Outras estratégias de controle são através do controle biológico, rotação de culturas e o desenvolvimento de cultivares resistentes.
“Uma alternativa mais eficiente e econômica seria o monitoramento da área plantada, com a aplicação de estratégias de controle apenas nas regiões efetivamente infestadas. No entanto, ainda não existem equipamentos comerciais capazes de detectar precocemente a presença da doença nas plantas. Nesse contexto, o uso de técnicas fotônicas surge como uma solução promissora”, declara a coordenadora do estudo.
Para o consultor Comdeagro, Sérgio Dutra, o diagnóstico precoce de doenças é fundamental para que os agricultores possam agir rapidamente e de forma localizada. “Com isso, evita-se o uso excessivo de defensivos químicos e a redução do impacto ambiental, um avanço importante para a agricultura de precisão no Brasil. É possível ainda melhorar a qualidade da fibra e garantir maior rentabilidade para o produtor”, garante o especialista.
Como funciona a tecnologia para detecção de doenças
O LumiBot leva embarcado a técnica fotônica de Imagem de Fluorescência Induzida por LED (diodo emissor de luz). A LIFI, na sigla em inglês, é uma técnica não destrutiva que permite uma aquisição rápida de dados de processos fisiológicos da planta por meio de uma imagem. “A imagem obtida resulta da excitação das folhas com luz ultravioleta-visível, que induz compostos moleculares, como a clorofila e alguns metabólitos secundários, a emitirem luz por meio do processo de fluorescência”, explica Milori.
O robô coleta os dados, que são processados por algoritmos treinados para reconhecer padrões em imagens, a partir dos quais são construídos modelos associados a doenças específicas.
A captura das imagens, realizada em apenas sete segundos e de forma simultânea à iluminação, ocorre em ambiente escuro para evitar a atividade fotossintética da planta e eliminar interferências de outras fontes de luz no sinal de fluorescência registrado pelas câmeras.
O robô se desloca por meio de trilhos presos no piso entre as fileiras dos pés de algodão, avaliando as folhas com um feixe de luz de alta intensidade. De acordo com Débora Milori, a técnica indica diferentes tipos de estresse bióticos (fungos, bactérias e vírus) ou abióticos, como deficiências nutricionais e falta de água, por exemplo.
“As imagens captadas pela câmera em cada posição da amostra são gravadas em um dispositivo externo (SSD) portátil, onde ficam armazenadas e disponíveis para análise. Cada amostra recebe uma identificação única”, explica o pós-doutorando Tiago Santiago.
Ele é responsável pela análise de dados, das imagens e pelo treinamento de modelos de aprendizado de máquina. A equipe é composta por estudantes de diferentes áreas do conhecimento e por atuações distintas dentro do projeto.
Engenheira agrônoma de formação, Bianca Barreto iniciou as pesquisas e os experimentos durante o seu pós-doutorado, supervisionado por Débora Milori.
Vinícius Rufino é graduando em engenharia física e atua na instrumentação e análise de dados; Julieth Onofre, doutora em Física, cuida da área da instrumentação óptica; Gabriel Lupetti, graduando em biotecnologia, é responsável pelo acompanhamento do desenvolvimento dos nematoides, a inoculação e processamento das espécies vegetais; Kaique Pereira, biólogo, é responsável pela manutenção das plantas, a inoculação e contagem de nematoides.
Como funciona a tecnologia para detecção de doenças
O LumiBot leva embarcado a técnica fotônica de Imagem de Fluorescência Induzida por LED (diodo emissor de luz). A LIFI, na sigla em inglês, é uma técnica não destrutiva que permite uma aquisição rápida de dados de processos fisiológicos da planta por meio de uma imagem. “A imagem obtida resulta da excitação das folhas com luz ultravioleta-visível, que induz compostos moleculares, como a clorofila e alguns metabólitos secundários, a emitirem luz por meio do processo de fluorescência”, explica Milori.
O robô coleta os dados, que são processados por algoritmos treinados para reconhecer padrões em imagens, a partir dos quais são construídos modelos associados a doenças específicas.
A captura das imagens, realizada em apenas sete segundos e de forma simultânea à iluminação, ocorre em ambiente escuro para evitar a atividade fotossintética da planta e eliminar interferências de outras fontes de luz no sinal de fluorescência registrado pelas câmeras.
O robô se desloca por meio de trilhos presos no piso entre as fileiras dos pés de algodão, avaliando as folhas com um feixe de luz de alta intensidade. De acordo com Débora Milori, a técnica indica diferentes tipos de estresse bióticos (fungos, bactérias e vírus) ou abióticos, como deficiências nutricionais e falta de água, por exemplo.
“As imagens captadas pela câmera em cada posição da amostra são gravadas em um dispositivo externo (SSD) portátil, onde ficam armazenadas e disponíveis para análise. Cada amostra recebe uma identificação única”, explica o pós-doutorando Tiago Santiago.
Ele é responsável pela análise de dados, das imagens e pelo treinamento de modelos de aprendizado de máquina. A equipe é composta por estudantes de diferentes áreas do conhecimento e por atuações distintas dentro do projeto.
Engenheira agrônoma de formação, Bianca Barreto iniciou as pesquisas e os experimentos durante o seu pós-doutorado, supervisionado por Débora Milori.
Vinícius Rufino é graduando em engenharia física e atua na instrumentação e análise de dados, Julieth Onofre, doutora em Física, cuida da área da instrumentação óptica, Gabriel Lupetti, graduando em biotecnologia e responsável pelo acompanhamento do desenvolvimento dos nematoides, a inoculação e processamento das espécies vegetais, Kaique Pereira, biólogo responsável pela manutenção das plantas, a inoculação e contagem de nematoides.
Prova de conceito
O LumiBot tem o suporte da Embrapii Itech-Agro (Integração de Tecnologias Habilitadoras no Agronegócio) da Embrapa Instrumentação, que busca desenvolver o protótipo do equipamento para minimizar custos e alavancar a cadeia produtiva da soja e do algodão. A Embrapii é uma organização social que conecta empresas e instituições de pesquisa para desenvolver inovações, como o LumiBot.
O projeto envolveu o desenvolvimento de uma prova de conceito para diagnóstico precoce de doenças com técnicas fotônicas em sistemas produtivos de algodão, em parceria com a Comdeagro.
O projeto físico e de automação foi desenhado em parceria entre a Embrapa Instrumentação e a empresa Equitron Automação, de São Carlos (SP), sob medida para o funcionamento na casa de vegetação.
A fotônica é um ramo da física que estuda aplicações da luz, sua geração, manipulação e detecção. As técnicas são largamente aplicadas em várias áreas por sua sensibilidade, precisão e alto potencial de portabilidade.