UFMS desenvolve ferramenta gratuita que usa IA para analisar condições do solo

Condições do solo – Um software desenvolvido a partir de uma pesquisa de pós-doutorado em Agronomia na Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS) utiliza inteligência artificial e aprendizado de máquina para auxiliar na avaliação da saúde do solo. O SoilView Analysis é gratuito e permite que produtores rurais, técnicos, pesquisadores e estudantes façam uma análise preliminar a partir de fotografias feitas com o celular e informações observadas diretamente no campo.

A ferramenta reúne dois tipos de avaliação: as respostas fornecidas pelo usuário e o processamento computacional das imagens. A partir desses dados, o sistema atribui notas de zero a 10 para diferentes características do solo e produz um relatório padronizado em PDF.

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O pesquisador Rafael Rossi explica que a proposta não é substituir os exames laboratoriais de fertilidade, mas acrescentar informações relacionadas a aspectos que vão além da composição química do solo. “A gente só está agregando mais uma camada”, explica.

Como funciona a análise

Para utilizar o SoilView, o usuário precisa informar características e o tamanho da área que pretende avaliar. Com essas informações, o programa pode indicar a quantidade de pontos que devem ser analisados.

Em cada ponto, são necessárias seis fotografias. Duas devem mostrar a superfície do solo, outras duas a camada de zero a 15 centímetros e as duas restantes a profundidade entre 15 e 30 centímetros.

A coleta das imagens segue um protocolo específico. É preciso respeitar critérios de distância, iluminação e enquadramento, além de não utilizar filtros ou flash. Para registrar as camadas mais profundas, o usuário precisa abrir uma pequena trincheira.

Outro cuidado é realizar a avaliação em condições adequadas de umidade. O solo não deve estar excessivamente seco nem encharcado no momento da análise.

As fotografias são acompanhadas por respostas a perguntas sobre características observáveis no local. Entre os elementos considerados estão a presença de raízes, sinais de macrofauna e o grau de dificuldade encontrado para realizar a escavação.

Participação humana também entra no resultado

Apesar de utilizar inteligência artificial, o resultado produzido pelo SoilView não é definido exclusivamente pelo processamento das imagens. Segundo Rossi, nas variáveis que possuem componente computacional, a avaliação realizada pelo usuário representa 60% da nota, enquanto a análise feita pelo sistema corresponde aos outros 40%.

A inteligência artificial é empregada para identificar características visíveis nas fotografias por meio de técnicas de aprendizado de máquina. Entre os aspectos avaliados estão cobertura, erosão, raízes, poros, agregados, conjuntos de partículas relacionados à estrutura do solo, e sinais visíveis de organismos.
Ao final, o usuário recebe notas de zero a 10 para as características analisadas e um relatório padronizado em formato PDF.

“Isso é uma triagem inicial”, resume Rossi.

A intenção é que os resultados sejam utilizados juntamente com outras formas de análise e possam contribuir para decisões relacionadas ao manejo de lavouras e pastagens.

Sistema foi desenvolvido com mais de 600 imagens

Para criar o componente de inteligência artificial, o sistema foi desenvolvido utilizando mais de 600 fotografias de diferentes tipos de solos brasileiros. A base inclui, especialmente, áreas do Centro-Oeste, como Mato Grosso do Sul, Mato Grosso, Goiás e Distrito Federal.

De acordo com Rossi, o aprendizado de máquina permite ao software reconhecer diferentes características e sinais relacionados à atividade biológica do solo. O programa também conta com um mecanismo de calibração, criado para aperfeiçoar as avaliações à medida que a ferramenta é utilizada.

As imagens enviadas pelos usuários não são incorporadas ao banco utilizado para o aprendizado do sistema. Também não é necessário fornecer e-mail ou telefone, realizar cadastro ou instalar um aplicativo para utilizar o SoilView. O acesso pode ser feito diretamente pelo navegador, tanto no celular quanto no computador.

Ferramenta ainda terá validação científica ampliada

Embora já esteja disponível para o público, o software ainda será submetido a uma etapa mais ampla de validação científica.

Durante os testes realizados no desenvolvimento da ferramenta, Rossi afirma que os resultados apresentaram correlação estatística forte e positiva com métodos utilizados para avaliar a estabilidade dos agregados e a atividade biológica do solo.

“É um indicativo promissor, eu diria, no mínimo promissor”, pondera.

Uma nova pesquisa cadastrada na UFMS prevê ampliar essa comparação. O estudo deverá analisar o desempenho do software em 80 pontos submetidos a oito formas de manejo, sendo quatro em Chapadão do Sul e quatro em Campo Grande.

Entre as áreas previstas para a pesquisa estão pastagens, incluindo locais em processo de degradação, sistema agroflorestal, plantio direto e cultivo mínimo. Os dados obtidos deverão servir de base para o primeiro artigo científico sobre a ferramenta, que ainda não foi publicado.

SoilView já realizou mais de 100 análises

Lançado há menos de um mês, o SoilView já registrou mais de 100 análises, segundo Rossi. Como o sistema não coleta informações capazes de identificar os usuários, os pesquisadores não conseguem saber quem realizou cada avaliação nem em quais propriedades a ferramenta foi utilizada.

A gratuidade do software, explica o pesquisador, está relacionada à origem do projeto em uma universidade pública e ao objetivo de ampliar o acesso da sociedade à ferramenta.

Além dos produtores rurais, o sistema pode ser utilizado por técnicos, pesquisadores e estudantes das ciências agrárias.

A proposta é transformar parte das observações realizadas diretamente no campo em dados padronizados e comparáveis, oferecendo informações adicionais para auxiliar no manejo do solo.

“Às vezes a gente acha que está lidando com um solo saudável e, do ponto de vista biológico, não é bem assim”, afirma.

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(Com informações de Campo Grande News)
(Foto: Reprodução/Magnific/Helen-HD/Imagem gerada por IA)