Uma equipa de
investigadores da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade
de Coimbra (FCTUC) está a desenvolver um sistema baseado em
inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) que visa a
monitorização das pegadas ambientais na agricultura.
O projeto “Pegada
4.0”, liderado pela Universidade de Évora e financiado pelo Plano
de Recuperação e Resiliência (PRR), foca-se em cinco indicadores
essenciais: dióxido de carbono, recursos hídricos, poluição
difusa, paisagem e biodiversidade. O objetivo é medir e reduzir o
impacto ambiental das práticas agrícolas, promovendo uma produção
mais sustentável.
Catarina Silva,
professora do Departamento de Engenharia Informática (DEI) e
investigadora do Centro de Informática e Sistemas da Universidade de
Coimbra (CISUC), explica que o foco principal da FCTUC é a pegada da
biodiversidade, incentivando a sua preservação e crescimento nas
parcelas agrícolas definidas no projeto. «Trabalhamos
na monitorização da biodiversidade, recolhendo e processando
informação sobre espécies existentes e a sua evolução ao longo
do tempo»,
conta a líder do projeto na UC.
A metodologia
utilizada inclui a recolha de dados multimodais, abrangendo medições
de temperatura e humidade, imagens de insetos e plantas, registos
sonoros de aves, entre outros. O objetivo é integrar e analisar
estas informações, permitindo a identificação automática das
espécies e a deteção de novas ao longo do tempo, através de
modelos de IA dinâmicos.
O projeto conta
com a participação de 20 parceiros agricultores e diversas
herdades, que colaboram ativamente na monitorização ambiental. A
empresa Agroinsider, ligada à Universidade de Évora, está também
envolvida na iniciativa.
Dinis Costa,
estudante do DEI envolvido nesta investigação, destaca a
importância da “SmartAg”, uma aplicação desenvolvida no âmbito
deste projeto, que permite aos agricultores submeter imagens e sons
em tempo real para análise científica. «A
app é usada para registar evidências das espécies, indicando qual
a espécie, coordenadas e hora do registo»,
explica.
Bernardete
Ribeiro, docente do DEI e investigadora do CISUC, sublinha que este
projeto representa um avanço significativo na agricultura de
precisão, apostando em modelos de IA e machine learning dinâmicos
para uma maior eficiência. «Pretendemos
implementar estes modelos em hardware de baixo custo, tornando o
processo mais eficaz, desde a conceção até à implementação no
terreno»,
afirma.
A pegada da
monitorização também inclui a instalação de armadilhas de
insetos que recolhem imagens para identificação de espécies.
Segundo o aluno do DEI, a “SmartAg” permite que os agricultores
registem as espécies avistadas. Essas imagens serão classificadas
automaticamente através de modelos inteligentes. «Numa
fase inicial, os agricultores apenas têm que validar se a
classificação da IA está correta, ajudando a melhorar
continuamente os modelos»,
esclarece.
Este projeto
analisa ainda o impacto das alterações da paisagem na
biodiversidade, demonstrando como a gestão sustentável pode
beneficiar o ecossistema agrícola. Com modelos de IA já em teste no
terreno, a equipa da FCTUC está a trabalhar para consolidar estas
tecnologias na prática agrícola.
«Com
esta abordagem inovadora, espera-se que a agricultura portuguesa se
torne mais eficiente e amiga do ambiente, estabelecendo um novo
padrão para a gestão agrícola sustentável»,
conclui a equipa.
*Sara
Machado
Assessora
de Imprensa
Universidade
de Coimbra• Faculdade de Ciências e Tecnologia
.jpg)
.jpeg)
