Universidade de Coimbra desenvolve sistema de IA para agricultura

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.

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.