Cientistas brasileiros usam drones e inteligência artificial para encontrar milho tolerante à seca e alcançam mais de 90% de acerto em parte dos testes

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Cientistas brasileiros usam drones e inteligência artificial para encontrar milho tolerante à seca e alcançam mais de 90% de acerto em parte dos testes

Escrito por Roberta Souza

Publicado em 06/10/2026 às 19:13

Atualizado em 06/10/2026 às 19:15

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Pesquisa combina imagens aéreas e avaliações no campo para acelerar a seleção de plantas que mantêm melhor desempenho com pouca água e apoiar o desenvolvimento de novas variedades

Drones sobrevoando uma lavoura podem ajudar os cientistas a descobrir quais plantas de milho enfrentam melhor a falta de água. Uma equipe do Centro de Pesquisa em Genômica Aplicada às Mudanças Climáticas, ligado à Unicamp e à Embrapa, desenvolveu um método que combina imagens e inteligência artificial para selecionar materiais promissores.

Segundo a Agência FAPESP, em reportagem de 14 de julho de 2026, os modelos superaram 90% de acerto em alguns cenários. A proposta busca ampliar as avaliações e reduzir a dependência de medições manuais nos programas de melhoramento genético.

Experimento compara milho irrigado e plantas sob restrição de água

O artigo científico, publicado em 29 de junho de 2026 na revista Frontiers in Plant Science, descreve testes com 28 híbridos de milho em Campinas, durante as estações secas de 2023 e 2024.

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Inicialmente, todas as plantas receberam irrigação. Depois que atingiram o estágio de seis folhas plenamente desenvolvidas, os pesquisadores interromperam o fornecimento de água em um dos tratamentos e mantiveram a irrigação no outro.

Além disso, a equipe reuniu informações sobre características como produtividade, altura, florescimento e peso dos grãos. Esses dados forneceram a referência para ensinar os algoritmos a distinguir materiais tolerantes e suscetíveis.

Assim, a inteligência artificial aprendeu a relacionar os sinais das imagens ao desempenho que os pesquisadores observaram no campo.

Sensores enxergam sinais que escapam ao olho humano

Os drones carregaram câmeras convencionais e sensores multiespectrais. Estes últimos captam diferentes faixas da luz, incluindo o infravermelho próximo, que o olho humano não enxerga.

No estudo, os sensores multiespectrais apresentaram vantagem na maioria das métricas de avaliação. Portanto, a escolha do equipamento influencia a qualidade da classificação.

Entretanto, o desempenho variou conforme o modelo e os dados de treinamento. Embora alguns cenários tenham ultrapassado 90%, o resumo científico informa acurácia geral de 71% para os dois modelos mais consistentes, considerados em conjunto. Dessa forma, o melhor resultado pontual não representa todas as situações de uso.

Seis voos ajudam a acompanhar a resposta das plantas

Após dezenas de sobrevoos, a equipe identificou que seis voos representativos reuniam informações suficientes para diferenciar os materiais no experimento.

Segundo a pesquisadora Juliana Yassitepe, as imagens precisam acompanhar diferentes fases da cultura. Afinal, a planta muda sua resposta à falta de água ao longo do desenvolvimento.

Por isso, observar apenas um momento pode deixar sinais importantes de fora. A sequência de imagens oferece aos projetos de pesquisa uma visão mais completa do comportamento do milho.

Trabalho anterior já explorava câmeras mais acessíveis

A iniciativa dá continuidade a uma pesquisa divulgada pela Agência FAPESP em janeiro de 2025. Naquele trabalho, o grupo utilizou softwares gratuitos e imagens aéreas para estimar características agronômicas.

O experimento anterior envolveu 21 variedades, em uma área de Campinas. Cada voo durava aproximadamente dez minutos e registrava 290 imagens.

Além disso, a equipe encontrou bons resultados com uma câmera RGB, mais simples e barata, para os parâmetros daquele estudo. Agora, a nova investigação concentra a análise na classificação da tolerância à seca.

A comparação mostra por que os pesquisadores precisam escolher a tecnologia conforme o objetivo da avaliação, em vez de presumir que um único sensor atende a todas as tarefas.

Método apoia a seleção de futuras variedades

O avanço oferece uma ferramenta para orientar o desenvolvimento de cultivares. A pesquisa não anuncia uma nova semente comercial nem garante produção sem água.

Na prática, a equipe procura identificar mais rapidamente quais materiais merecem novas avaliações. Assim, os pesquisadores podem concentrar esforços nas plantas que demonstram maior potencial para enfrentar o estresse hídrico.

Fonte

Agência FAPESP