IA semeia monitorização ambiental na agricultura

A Universidade de Coimbra (UC) está a desenvolver um sistema inovador baseado em Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) para monitorizar as pegadas ambientais na agricultura. O projeto “Pegada 4.0”, financiado pelo Plano de Recuperação e Resiliência (PRR) e liderado pela Universidade de Évora, pretende medir e reduzir o impacto ambiental das práticas agrícolas, promovendo uma produção mais sustentável.

O foco da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC) está na pegada da biodiversidade. Catarina Silva, professora do Departamento de Engenharia Informática (DEI) e investigadora do Centro de Informática e Sistemas da Universidade de Coimbra (CISUC), explica que a sua equipa está a trabalhar «na monitorização da biodiversidade, recolhendo e processando informação sobre espécies existentes e a sua evolução ao longo do tempo». Para isso, a equipa utiliza uma metodologia de recolha de dados multimodais, abrangendo medições de temperatura e humidade, imagens de insetos e plantas e registos sonoros de aves. Esta informação é integrada em modelos de IA dinâmicos que identificam automaticamente espécies e detectam novas ao longo do tempo.

Tecnologia ao serviço dos agricultores

O projeto conta com a participação de 20 parceiros agrícolas e herdades, além da colaboração da empresa Agroinsider. Dinis Costa, estudante do DEI envolvido na investigação, destaca a importância da “SmartAg”, uma aplicação que permite aos agricultores submeterem 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 o investigador. A “SmartAg” também interage com armadilhas de insetos que recolhem imagens para identificação de espécies. «Numa fase inicial, os agricultores apenas têm que validar se a classificação da IA está correta, ajudando a melhorar continuamente os modelos», acrescenta o estudante.

IA e Machine Learning reforçam agricultura de precisão

Bernardete Ribeiro, docente do DEI e investigadora do CISUC, sublinha que este projeto representa um avanço significativo na agricultura de precisão. «Pretendemos implementar estes modelos em hardware de baixo custo, tornando o processo mais eficaz, desde a conceção até à implementação no terreno», afirma a responsável.

O projeto também analisa 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.

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