Cientistas brasileiros desenvolveram uma plataforma para diagnosticar a ferrugem asiática da soja, uma das doenças mais severas que afetam a cultura. A tecnologia integra inteligência artificial (IA) com a análise combinada de dados climáticos, agronômicos e de imagens digitais. O sistema, baseado em nuvem, avalia o risco de ocorrência da doença e gera relatórios com recomendações de manejo técnico, contribuindo para decisões mais precisas no campo.

A ferramenta coleta dados de sensores ambientais, imagens digitais de folhas e parâmetros agronômicos como cultivar, espaçamento e época de semeadura. Os resultados são apresentados em um painel online, que permite aos agricultores acompanhar séries temporais de dados climáticos e imagens de plantas.

O sistema foi desenvolvido como parte do projeto Ferramenta Digital Avançada para Gestão de Riscos Agrícolas , com financiamento da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo ( Fapesp ). A iniciativa fez parte do doutorado do cientista da computação Ricardo Alexandre Neves na Universidade Federal de São Carlos ( UFSCar ), com Paulo Cruvinel , pesquisador da Embrapa Instrumentação (SP), como orientador. 

O estudo "Um sistema de inteligência baseado em nuvem para análise de risco de ferrugem asiática da soja em culturas de soja" foi publicado em julho de 2025 pela revista AgriEngineering . 

Infográfico:  Ricardo Alexandre Neves

A fusão de dados facilita o diagnóstico.

Os cientistas desenvolveram o sistema por meio de pesquisa em fazendas, utilizando um modelo que incorpora variáveis ​​climáticas, dados relacionados a plantas de soja e dados obtidos a partir de imagens digitais de folhas de soja. As variáveis ​​climáticas foram observadas durante o período de monitoramento da área.

“A tecnologia classifica a favorabilidade da doença em três níveis — baixo, médio e alto — dependendo da combinação de variáveis ​​relacionadas ao estágio da infestação. Isso permite diagnósticos e prognósticos para o controle da doença com maior eficácia e precisão”, acrescenta Neves. Segundo ele, o nível de favorabilidade é definido por inferência estatística com base no comportamento do conjunto de variáveis. 

Os pesquisadores explicam que o sistema funciona combinando dados. Os principais permitem a análise de fatores essenciais para o desenvolvimento do fungo, como o período de umidade foliar — umidade relativa acima de 90%, na faixa de temperatura entre 15°C e 28°C — ou o ponto de orvalho. 

O trabalho utiliza técnicas de processamento avançadas e específicas para extrair informações de imagens digitais de folhas de soja. Padrões de cores, como verde, amarelo e marrom, são associados aos estágios de progressão da doença.

Cruvinel relata que, para integrar os dados, o estudo avaliou dois métodos. Ao final, a escolha para o sistema recaiu sobre o modelo de Cadeias Ocultas de Markov, que proporciona robustez, eficácia e eficiência ao processo de tomada de decisão. Essa metodologia mostrou-se superior à lógica fuzzy, alcançando 100% de precisão na correspondência dos cenários avaliados para o risco de ocorrência da ferrugem asiática em áreas de cultivo de soja. 

“O modelo desenvolvido para combinar dados de diferentes variáveis ​​possibilitou estruturar um conjunto completo de regras que considera sistematicamente diferentes situações em que a doença tem probabilidade de ocorrer”, afirma o pesquisador.

Durante o estudo de quatro anos com a cultivar convencional de soja BRS 536 da Embrapa , os pesquisadores utilizaram mais de 2 gigabytes de dados por ciclo de cultivo, considerando informações coletadas em campos reais durante o cultivo, em parcelas georreferenciadas na região de Poxoréu-MT e fotografadas sob índices de luminosidade conhecidos. 

Dados disponíveis para agricultores na web

Os relatórios analíticos disponíveis no painel de controle foram compilados com base em vinte anos de dados históricos e permitem a avaliação dos períodos do ciclo de cultivo. O sistema possui uma interface amigável para navegação, pois está organizado com informações básicas de interesse para agricultores e potenciais usuários.  

Segundo Cruvinel e Neves, os relatórios visam apoiar a tomada de decisões dos agricultores relativamente à gestão das áreas cultivadas, permitindo avaliar a ocorrência ou ausência da ferrugem asiática e a severidade da doença. Além disso, oferecem recomendações agronómicas baseadas no diagnóstico para o controlo da doença.

Cruvinel acrescenta que os relatórios podem ser encontrados na aba “Recomendações Agrícolas” do painel de controle, onde também há um link para o site AGROFIT , um banco de dados com informações sobre agroquímicos e produtos relacionados que foram registrados pelo Ministério da Agricultura e Pecuária ( Mapa ) do Brasil , para consulta e seleção de fungicidas recomendados para o controle da ferrugem asiática. 

A solução reduz o uso de fungicidas.

Os pesquisadores afirmam que o sistema possibilita monitorar a presença ou ausência da ferrugem asiática da soja, bem como avaliar a dinâmica da ocorrência da doença em diferentes estágios de severidade e risco no processo de produção agrícola.

“O ponto-chave da pesquisa foi criar um método que integre dados heterogêneos para fornecer um diagnóstico mais confiável. Basear-se apenas em imagens ou dados climáticos isolados não é suficiente para uma avaliação precisa, o que pode levar a diagnósticos falso-positivos. Além disso, a solução oferece prevenção e uso racional de fungicidas”, afirma Neves, que atualmente é professor do Instituto Federal de São Paulo ( IFSP ), campus São João da Boa Vista.