Pesquisadores apresentam ferramenta de IA para ajudar os produtores de azeitona a prever o momento da colheita

Utilizando o aprendizado de máquina para analisar uma série de dados provenientes de fazendas modelo, os pesquisadores conseguiram prever o momento da colheita da azeitona com 90% de precisão.

Após mais de três anos de desenvolvimento, os resultados do trabalho do Grupo Operacional Predic 1 foram apresentados no mês passado em uma conferência em Mengíbar, Jaén.

A missão do grupo era criar uma plataforma capaz de prever as colheitas de azeitona com uma antecedência de uma temporada inteira, meta que afirmaram ter alcançado com uma precisão de até 90%.

O trabalho foi realizado por um consórcio formado pela Universidade de Jaén, Cetemet, Citoliva, Cooperativas Agroalimentarias de Andalucía, um sindicato de agricultores, e Nutesca, utilizando olivais tradicionais da variedade Picual em Jaén, Córdoba e Granada como casos de teste.

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De acordo com María Isabel Ramos, professora do Departamento de Engenharia Cartográfica, Geodésica e Fotogramétrica da Universidade de Jaén e autora correspondente de um estudo de 2022 sobre a tecnologia, os sistemas preditivos são cruciais para o futuro do setor olivícola.

“No âmbito científico, a previsão da colheita é um dos problemas mais complexos da agricultura de precisão”, afirmou ela. “Existem vários estudos que fazem essas previsões com base na estreita relação entre a emissão de pólen e a produção de frutos, outros a partir de variáveis aerobiológicas, fenológicas e meteorológicas, todas com precisões eficientes e aceitáveis a partir de julho.”

“Pretendemos aprimorar essa previsão e ser capazes de fazer previsões ótimas no período anterior à floração… muito antes de o agricultor realizar seu planejamento estratégico e investimento econômico na propriedade”, acrescentou Ramos.

O grupo utilizou metodologias de mineração de dados anteriormente empregadas em projetos de saúde preditiva para criar modelos de regressão a partir de dados meteorológicos e dados históricos de colheita de toda a área-alvo inicial.

Isso foi combinado com dados atuais de drones equipados com sensores termográficos e câmeras multiespectrais, imagens de satélite, avaliações fenológicas, análises foliares e do solo e dados coletados em fazendas modelo.

O modelo utiliza aprendizado de máquina, o campo mais consolidado da inteligência artificial e com histórico comprovado na agricultura, para prever o rendimento das culturas com a maior precisão possível.

O uso de um algoritmo de máquina de vetores de suporte tornou possível a utilização de múltiplos kernels, nomeadamente os kernels linear e gaussiano. Isso facilita a adaptação do algoritmo à natureza dos dados, permitindo que sejam realizadas infinitas transformações.

A plataforma estará disponível gratuitamente como um aplicativo baseado na web semelhante ao SIGPAC, o sistema de informação geográfica do governo espanhol para parcelas agrícolas.

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Os usuários podem visualizar uma representação gráfica interativa das informações solicitadas e exportar os dados.

Francisco Ramón Feito Higueruela, catedrático de computação gráfica e geomática da Universidade de Jaén e coordenador técnico do projeto, explicou que, à medida que o número de usuários aumenta e os resultados de colheitas futuras são incorporados ao sistema, a precisão das previsões irá melhorar. Será possível desenvolver modelos mais eficientes e adaptados a cada área.

José Menar Pacheco, das Cooperativas Agroalimentárias da Andaluzia, destacou a importância do papel de sua organização na divulgação dos resultados do projeto e do conhecimento às partes interessadas.

Ele espera garantir uma ampla conscientização e adoção das conclusões do projeto para melhorar a gestão agrícola e a otimização de recursos de seus membros. Esses membros representam mais de 11 milhões de euros em faturamento anual e mais de 70% da produção total de azeite da Andaluzia.

O projeto é financiado pelos fundos agrícolas europeus para o desenvolvimento rural e pelo governo regional da Andaluzia, no âmbito da convocatória para grupos operacionais regionais da Parceria Europeia de Inovação em produtividade e sustentabilidade agrícola no setor do azeite.

“No âmbito da Política Agrícola Comum, está sendo implementada uma série de novas reformas, incluindo a luta contra as mudanças climáticas com esses objetivos ambientais, bem como a cons­tru­ção de um se­tor a­gri­cul­tur­al sus­te­vi­vel e com­pe­ti­tivo por meio do apoio aos a­gri­cul­to­res, e tudo isso com um forte compromisso com a digitalização do setor oleícola para alcançar esses objetivos”, disse Ramos.

Ela acrescentou: “O cumprimento desses objetivos depende da tomada de decisões adequadas por parte de cada um dos atores envolvidos no setor. Portanto, os sistemas preditivos são uma ferramenta crucial na gestão e na tomada de decisões.”