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O pesquisador Alexandre ten Caten, professor do Departamento de Agricultura, Biodiversidade e Florestas do Campus de Curitibanos da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), desenvolveu um projeto que explora as potencialidades de sensores para coletar informações relacionadas ao solo e às plantas para alimentar sistemas de inteligência artificial. O trabalho consiste em gerar dados nativamente digitais, que ficam disponíveis para processamento em modelos de IA, que futuramente podem ser aplicados para análises sobre a qualidade do solo e o desenvolvimento das plantas.

A pesquisa From Spectra to Soil Intelligence: Hyperspectral Sensing for AI-Driven Agriculture é desenvolvida no Laboratório de Sensoriamento, Inovação e Geoprocessamento (Sengis). O trabalho se desenvolve em três frentes: o Projeto sensmyN,com financiamento da Fundação Bill e Melinda Gates, cria uma forma rápida e barata de medir, no campo, a fixação biológica de nitrogênio em plantas; o projeto SensNexus usa sensores especiais para medir a poluição por plásticos e microplásticos em solos costeiros e agrícolas, e o projeto i-Vitis, em parceria com a vinícola Berto & Aguiar, usa inteligência artificial e aprendizado de máquina para juntar dados de sensores no solo e nas plantas.

Alexandre deu início ao projeto após identificar a falta de dados precisos ao buscar e coletar informações sobre agricultura por meio de sistemas de inteligência artificial. A abordagem pode ajudar a diminuir a poluição nos recursos hídricos e no solo e minimizar o impacto de fungos nas plantas. 

O trabalho empregou o uso de sensores hiperespectrais, que capturam a luz dividida em centenas de bandas estreitas e contínuas. Para gerar dados detalhados com essa ferramenta, é necessário fornecer os resultados das análises químicas tradicionais por reagentes em laboratório. Os dados obtidos por esse mecanismo possibilitam a aplicação de diferentes doses de adubos e o treinamento de algoritmos.

Amostras de solo para coletar dados radiométricos. (Foto: acervo pessoal)

Como resultado, a pesquisa indica que a dependência das análises químicas tradicionais pode cair em 90%. O método por reagentes passaria a ser utilizado em apenas cerca de 10% das amostras para alimentar e refinar os modelos, enquanto o restante é analisado via sensores, o que representa um alto potencial para reduzir os custos dos agricultores e proporcionar uma adubação mais eficiente.   

O professor relata que o maior desafio na realização do projeto foi a infraestrutura, impactada pela falta de laboratórios e investimentos no Campus de Curitibanos. “Para superar as dificuldades locais, temos trabalhado para garantir financiamento de diferentes fontes”, afirma.

A pesquisa alcançou o Nível de Prontidão Tecnológica 6 (TRL 6), o que significa que a tecnologia superou a fase de testes estritos de laboratório e teve seu protótipo ou modelo funcional demonstrado com sucesso em um ambiente relevante, simulando as condições reais de uso. 

Segundo o professor, na universidade, avançar até os níveis mais elevados de maturidade tecnológica, como TRL 8 e 9, que indicam a proximidade de um produto final pronto para o mercado, costuma ser um grande desafio por exigir uma parceria forte e ativa com a indústria.

Apresentação em evento

Nos dias 25 e 26 de agosto, o pesquisador irá apresentar o trabalho panorâmico no evento Connections to Sustain Science in Latin America Symposium 2026, que acontecerá em São Paulo. “O evento será uma oportunidade de conhecer pesquisadores internacionais e fazer conexões com potencial de, no futuro, submeter projetos em conjunto e enviar estudantes para períodos de sanduíche”, afirma o professor. 

O simpósio internacional tem como objetivo promover o intercâmbio científico e fortalecer a colaboração entre pesquisadores das Américas, por meio de uma abordagem multidisciplinar voltada para jovens cientistas, engenheiros e profissionais da saúde em início e meio de carreira nas Américas.  

João Hasse | agecom@contato.ufsc.br
Estagiário da Agecom | UFSC