Imagens de autofluorescência das sementes de soja/Reprodução Clíssia Barbosa da Silva

Por redação AIoT Brasil

Pesquisadores do Centro de Energia Nuclear na Agricultura (Cena) da USP em Piracicaba (SP) desenvolveram uma técnica inovadora de análise de sementes de soja, capaz de revelar em poucos segundo os resultados que atualmente demoram cerca de uma semana. O equipamento projeta nas sementes tipos específicos de luz LED com diferentes comprimentos de onda e produz imagens analisadas por algoritmos de inteligência artificial, que classificam o potencial de germinação e o vigor das plantas, sem necessidade de destruir as amostras testadas.

Em entrevista ao Jornal da USP, Clíssia Barboza da Silva, pesquisadora do Cena e coordenadora do projeto, explicou que nas sementes existem substâncias que se excitam com a luminosidade visível ou ultravioleta produzida pelos LEDs e emitem luz de comprimento de onda mais longo por um breve período, o que é chamado de autofluorescência. “Essa luz emitida pelas sementes é capturada pelo sensor do equipamento, que a transforma em uma imagem, a qual é analisada por meio de algoritmos de IA, que classificam as sementes quanto ao vigor, ou seja, a capacidade de gerar uma planta jovem normal, mesmo em condições desfavoráveis”, disse.

O objetivo da pesquisa é incentivar os produtores de soja a aplicar a técnica no desenvolvimento de equipamentos para programas de controle de qualidade de lotes comerciais de sementes, a fim de diminuir o custo da mão de obra necessária para os testes. O trabalho obteve reconhecimento internacional, por meio de um artigo publicado na revista Scientific Reports em 8 de setembro.

O equipamento usado na pesquisa, conhecido como Sistema VideoMeterLab (VML), é capaz de analisar características físicas, químicas, genéticas, fisiológicas e sanitárias das sementes, mantendo-as intactas, e foi importado da Dinamarca, com apoio financeiro da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp). “Considerando os diversos componentes autofluorescentes presentes nas sementes com papel importante em seu vigor, como, por exemplo, a clorofila e a lignina, as amostras são iluminadas em comprimentos de onda específicos para excitação desses componentes”, explicou Clíssia.

A pesquisadora disse que as análises de qualidade adotadas atualmente são demoradas e têm alto custo. “O teste de germinação, exigido das empresas que vendem sementes pelo Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento, requer que as amostras sejam cultivadas em laboratório e fornece resultados em, no mínimo, oito dias. Também exige a destruição das amostras e a presença de analistas experientes para a interpretação dos resultados. Por essa razão, o projeto desenvolveu um método rápido e não destrutivo para análise da qualidade de sementes de soja, baseado em imagens de autofluorescência espectral combinadas com algoritmos de IA. Em poucos segundos, a técnica é capaz de estimar a capacidade das sementes germinarem em condições favoráveis ou de suportarem condições estressantes de campo”, acrescentou Clíssia Barboza da Silva.