Um robô autônomo desenvolvido pela Embrapa Instrumentação (SP), em parceria com a Cooperativa Mista de Desenvolvimento do Agronegócio (Comdeagro), de Mato Grosso, utiliza luz ultravioleta-visível para diagnosticar precocemente nematoides em plantas de algodão e soja. A tecnologia permite identificar infestações antes do aparecimento de sintomas, possibilitando aplicação localizada de defensivos químicos, reduzindo custos e impactos ambientais.

Diagnóstico precoce com taxas de acerto acima de 80%

O robô, chamado LumiBot, é capaz de gerar imagens de fluorescência das folhas em ambiente escuro, analisadas por câmeras científicas e algoritmos de aprendizado de máquina. Segundo a pesquisadora Débora Milori, coordenadora do estudo, os modelos desenvolvidos apresentaram taxas de acerto superiores a 80% e conseguem diferenciar estresse hídrico de infecções por nematoides.

Atualmente, o protótipo opera em casa de vegetação, registrando cerca de sete mil imagens em três anos de pesquisa. A próxima etapa é adaptar o sistema para operação em campo, podendo ser acoplado a pulverizadores ou veículos rover.

Apresentação do LumiBot no Siagro 2025

O robô será exibido no Simpósio Nacional de Instrumentação Agropecuária (Siagro), que acontece de 14 a 16 de outubro, no Laboratório de Referência Nacional em Agricultura de Precisão (Lanapre), em São Carlos (SP). A expectativa é mostrar como a tecnologia pode promover agricultura de precisão e reduzir o uso de químicos.

Benefícios ambientais e econômicos

O método tradicional de controle de nematoides envolve aplicação preventiva de nematicidas, com custos elevados e eficácia variável dependendo do solo. Já o LumiBot possibilita monitoramento direcionado, aplicando defensivos apenas nas áreas infestadas.

Segundo Sérgio Dutra, consultor da Comdeagro, o diagnóstico precoce permite agilidade na intervenção, preserva a qualidade da fibra de algodão e aumenta a rentabilidade do produtor, além de reduzir impactos ambientais.

Como funciona a tecnologia do LumiBot

O sistema utiliza Imagem de Fluorescência Induzida por LED (LIFI), técnica que excita compostos moleculares das folhas — como clorofila e metabólitos secundários — emitindo fluorescência capturada pelas câmeras.

• Captura rápida: sete segundos por imagem, simultaneamente à iluminação.
• Processamento inteligente: algoritmos treinados identificam padrões associados a doenças específicas.
• Análise de estresse: identifica estresses bióticos (fungos, vírus, bactérias) e abióticos (nutricionais ou hídricos).

O LumiBot se desloca por trilhos entre as fileiras de plantas, armazenando as imagens em dispositivos SSD portáteis para posterior análise.

Equipe multidisciplinar

O projeto envolve pesquisadores e estudantes de diferentes áreas:

• Tiago Santiago: análise de dados e treinamento de modelos de aprendizado de máquina.
• Vinícius Rufino: instrumentação e análise de dados.
• Julieth Onofre: instrumentação óptica.
• Gabriel Lupetti: acompanhamento de nematoides e processamento das plantas.
• Kaique Pereira: manutenção das plantas e contagem de nematoides.

Prova de conceito e desenvolvimento do protótipo

O projeto recebeu suporte da Embrapii Itech-Agro, focada no desenvolvimento de tecnologias para o agronegócio, e contou com a parceria da empresa Equitron Automação, de São Carlos (SP). A prova de conceito visa reduzir custos e aumentar a eficiência na cadeia produtiva de algodão e soja.

Nematoides: uma ameaça à produtividade

Os nematoides são vermes microscópicos que atacam raízes, comprometendo absorção de água e nutrientes, resultando em perdas significativas na produtividade.

• Algodão: o nematoide Rotylenchulus reniformis causa redução de rendimentos, com relatos de perdas de até 50% a 60% em áreas extremas, estimando-se prejuízo anual superior a R$ 4 bilhões em Mato Grosso.
• Soja: perdas estimadas em R$ 27,7 bilhões, de acordo com a Sociedade Brasileira de Nematologia (SBN), Syngenta e consultoria Agroconsult.

Segundo Andressa Cristina Zamboni Machado, presidente da SBN, os nematoides afetaram praticamente todas as culturas agrícolas do país, sendo frequentemente subdiagnosticados e subgerenciados.

Fonte: Portal do Agronegócio