Uma equipa de investigadores da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC) está a desenvolver um sistema baseado em inteligência artificial e machine learning para monitorizar as pegadas ambientais na agricultura e que pretende que esta prática, em Portugal, «se torne mais eficiente e amiga do ambiente».
O projecto, designado ‘Pegada 4.0’, é liderado pela Universidade de Évora, financiado pelo Plano de Recuperação e Resiliência (PRR) e inclui uma app, a SmartAg. Esta, foi desenvolvida pela Agroinsider, uma spinoff da Universidade de Évora, com o objectivo de «apoiar os agricultores na recolha e gestão de dados no contexto da agricultura de precisão», explica Catarina Silva, professora do Departamento de Engenharia Informática (DEI) e investigadora do Centro de Informática e Sistemas da Universidade de Coimbra (CISUC).
A iniciativa ‘Pegada 4.0’ pretende «medir e reduzir o impacto ambiental das práticas agrícolas» e tem por base cinco indicadores essenciais: «Dióxido de carbono, recursos hídricos, poluição difusa, paisagem e biodiversidade».
Insectos, plantas e aves
A contribuição da FCTUC consiste em «acrescentar novas funcionalidades à aplicação, focadas na monitorização da biodiversidade». Em particular, estão a ser integradas «capacidades de inteligência artificial que permitem identificar automaticamente espécies a partir de imagens e sons captados no terreno, tornando o processo mais eficiente e acessível para os agricultores», salienta a docente.
Catarina Silva diz ainda que a aplicação possibilita que os agricultores se tornem «participantes activos, ao submeterem imagens e sons captados nas suas explorações». Posteriormente, estes registos são «processados por modelos de inteligência artificial que identificam as espécies observadas — sejam plantas, insectos ou aves — e ajudam a acompanhar a sua evolução ao longo do tempo». Para já, o projecto conta com a participação de vinte agricultores e diversas herdades.
Um abordagem diferenciadora
Entre os principais benefícios da SmartAg estão a «recolha contínua e descentralizada de dados directamente no terreno; o apoio à decisão agrícola com base em indicadores de biodiversidade; a melhoria contínua dos modelos de IA através da validação dos agricultores; e a promoção de práticas agrícolas mais sustentáveis e conscientes do seu impacto ambiental», revela a investigadora. O que distingue esta abordagem, segundo a docente, é, «por um lado, a integração de múltiplas fontes de dados de tipos diferentes— como imagens, som e sensores ambientais — e, por outro, o envolvimento directo dos agricultores no processo científico». Além disso, os modelos de IA desenvolvidos são «dinâmicos», ou seja, «adaptam-se e melhoram ao longo do tempo com base nos novos dados recolhidos».
Por último, Catarina Silva diz que a FCTUC está a trabalhar para que esta tecnologia seja «implementada em hardware de baixo custo», com o objectivo de se tornar «mais acessível e escalável». A professora do DEI sublinha que a «combinação de ciência participativa, tecnologia acessível e foco na biodiversidade torna a SmartAg uma ferramenta única no contexto da agricultura de precisão sustentável».
