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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. 
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