Inteligência artificial entra em campo contra a ferrugem asiática da soja

A guerra contra a ferrugem asiática da soja acaba de ganhar um reforço digital. Cientistas brasileiros desenvolveram uma plataforma que combina inteligência artificial, dados climáticos, informações agronômicas e imagens digitais para diagnosticar e prever o risco da doença — considerada uma das mais severas da cultura.

Hospedado em nuvem, o sistema avalia, em tempo real, a probabilidade de ocorrência do fungo e gera relatórios técnicos com recomendações de manejo. A ideia é simples e ambiciosa ao mesmo tempo: transformar dados dispersos em decisões mais seguras dentro da lavoura.

Agora, os pesquisadores buscam parceiros privados para levar a tecnologia ao setor produtivo.

Doença pode causar perdas de até 80%

A ferrugem asiática, provocada pelo fungo Phakopsora pachyrhizi, é velha conhecida do produtor rural. Dissemina-se pelo vento, atravessa fronteiras e pode provocar perdas de até 80% da produção em casos severos.

Segundo dados da Companhia Nacional de Abastecimento (Conab), a safra brasileira 2025/26 deve alcançar cerca de 177,6 milhões de toneladas de soja, em uma área estimada de 49,1 milhões de hectares — 3,6% superior à anterior. Em um cenário dessa magnitude, qualquer ponto percentual perdido significa bilhões.

Estudos da Embrapa apontam que o custo anual com controle da doença pode ultrapassar US$ 2 bilhões por safra. O problema se agrava com a crescente resistência do fungo às principais classes de fungicidas.

“O excesso de aplicações gera impacto ambiental e eleva o custo de produção”, explica o pesquisador Paulo Cruvinel, da Embrapa Instrumentação.

Fusão de dados: o diferencial da tecnologia

O sistema foi desenvolvido dentro do projeto “Ferramenta Digital Avançada para o Gerenciamento de Riscos Agrícolas”, apoiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp).

A pesquisa integrou o doutorado do cientista da computação Ricardo Alexandre Neves, na Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), sob orientação da Embrapa Instrumentação.

O modelo reúne:

Dados de sensores ambientais (umidade, temperatura, ponto de orvalho)

Informações agronômicas (cultivar, espaçamento, calendário de plantio)

Imagens digitais das folhas

Séries históricas climáticas de até 20 anos

A inteligência artificial classifica o risco da doença em três níveis: baixo, médio e alto.

O segredo está na fusão dessas informações por meio de Cadeias Ocultas de Markov — modelo estatístico que apresentou desempenho superior à lógica Fuzzy, atingindo 100% de correspondência nos cenários avaliados.

“Depender apenas de imagens ou apenas de dados climáticos pode gerar falso-positivo. O ponto-chave foi integrar variáveis heterogêneas para um diagnóstico mais confiável”, afirma Neves.

O estudo foi publicado em julho de 2025 na revista científica AgriEngineering.

Como a doença evolui na planta

A ferrugem começa discreta: manchas amareladas ou alaranjadas surgem nas folhas.
Depois, tornam-se avermelhadas e se expandem.
No estágio avançado, as áreas ficam castanhas e a folha morre.

A tecnologia identifica esses padrões de cor — verde, amarelo, marrom — e os correlaciona com as condições ambientais ideais para o desenvolvimento do fungo: umidade relativa acima de 90% e temperaturas entre 15°C e 28°C.

Durante quatro anos de pesquisa em lavoura real, utilizando a cultivar BRS 536, foram analisados mais de 2 gigabytes de dados por ciclo agrícola, coletados em parcelas georreferenciadas.

Painel on-line orienta o produtor

Os resultados aparecem em um painel digital intuitivo. O agricultor pode:

Acompanhar séries temporais climáticas

Visualizar imagens monitoradas das folhas

Avaliar o nível de favorabilidade da doença

Consultar recomendações agronômicas

Na aba “Recomendações Agrícolas”, o sistema ainda direciona para o AGROFIT, banco oficial do Ministério da Agricultura com defensivos registrados.

A proposta não é substituir o produtor — mas apoiá-lo com inteligência preditiva.

Menos fungicida, mais precisão

Além do diagnóstico, a plataforma ajuda a racionalizar o uso de fungicidas. Ao indicar exatamente quando o risco é alto, evita aplicações desnecessárias.

O impacto vai além da produtividade:

Redução de custos

Menor pressão ambiental

Menor risco de resistência do fungo

Decisão técnica baseada em evidência

Em um país que lidera a produção global de soja, transformar dados em prevenção pode significar bilhões preservados.

Agora, o desafio é sair do ambiente acadêmico e ganhar escala no campo. A tecnologia está pronta. Falta conectá-la à próxima safra

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