UC desenvolve sistema de IA que visa monitorização das pegadas ambientais na 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 projecto “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 objectivo 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 projecto. «Trabalhamos na monitorização da biodiversidade, recolhendo e processando informação sobre espécies existentes e a sua evolução ao longo do tempo», conta a líder do projecto na UC.

A metodologia utilizada inclui a recolha de dados multimodais, abrangendo medições de temperatura e humidade, imagens de insectos e plantas, registos sonoros de aves, entre outros. O objectivo é integrar e analisar estas informações, permitindo a identificação automática das espécies e a detecção de novas ao longo do tempo, através de modelos de IA dinâmicos.

O projecto conta com a participação de 20 parceiros agricultores e diversas herdades, que colaboram activamente 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 projecto, 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 projecto 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 concepção até à implementação no
terreno», afirma.

A pegada da monitorização também inclui a instalação de armadilhas de insectos que recolhem imagens para identificação de espécies. Segundo o aluno do DEI, a “SmartAg” permite que os agricultores registem as espécies avistadas. Essas imagens serão classificadas automaticamente através de modelos inteligentes.

«Numa fase inicial, os agricultores apenas têm que validar se a classificação da IA está correcta, ajudando a melhorar continuamente os modelos», esclarece.

Este projecto 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.