Pesquisadores brasileiros estão desenvolvendo uma nova técnica baseada em inteligência artificial, que torna possível a automatização da análise qualitativa de sementes agrícolas. Hoje em dia, tais análises são exigidas pela lei brasileira, sendo, aqui, realizadas manualmente por profissionais credenciados através do Mapa - o Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento.

O desenvolvimento da nova técnica é o resultado da colaboração entre pesquisadores do Centro de Energia Nuclear na Agricultura e da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, ambas instituições abrigadas pela USP - a Universidade de São Paulo. Já o financiamento das pesquisas é feito pela FAPESP - a Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo.

A fim de obter imagens detalhadas das sementes, os cientistas usam tecnologias baseadas em luz, assim como se vê na área de cosméticos também. Depois disso, são usadas técnicas de aprendizagem, para que a máquina automatize as interpretações das imagens obtidas. A vantagem do processo é que não é invasivo, ou seja, sem a necessidade de destruir as sementes. Além disso, o novo método pode ser aplicado a todo um lote de sementes, e não apenas a uma amostra, como ocorria antes.

Testes com sementes de tomates e cenouras

As espécies utilizadas para testagem foram tipos de tomate produzidos no Brasil e Estados Unidos e cenouras produzidas no Brasil, Itália e Chile. Os alimentos foram escolhidos por seu caráter "universal", pois há uma demanda crescente por eles em todo o mundo.

Além disso, são alimentos cuja colheita é feita em parcelas. Entretanto, o processo de maturação dos frutos nem sempre é uniforme. Sendo assim, as novas técnicas podem ajudar a detectar sementes imaturas, gerando um melhor aproveitamento das mesmas.

As técnicas também inovam na velocidade de obtenção dos resultados. A título de curiosidade, com os métodos tradicionais, pode-se levar até duas semanas para obter a análise do tomate e da cenoura, por exemplo. Clíssia Barboza da Silva, pesquisadora envolvida no projeto, comenta: “Nossa proposta é automatizar ao máximo o processo, usando fluorescência de clorofila e imagens multiespectrais para analisar a qualidade das sementes, superando esses gargalos”.

Uso de clorofila e luz para geração de dados

Informação importante: a clorofila fornece energia suficiente para as sementes armazenarem nutrientes - lipídios, proteínas e carboidratos -, que são importantes para o seu desenvolvimento adequado; depois disso, a clorofila se degrada.

No entanto, "Quando a semente não completa o processo de maturação, resta clorofila não degradada em seu interior. Quanto menos clorofila residual, mais avançada a semente está no processo de maturação, mais nutrientes ela tem e maior a qualidade. Se há muita clorofila, ocorre o inverso: a semente ainda está imatura e tem menor qualidade.”, diz Patrícia Galletti, outra pesquisadora envolvida no projeto.

Patrícia também explica que a clorofila é altamente fluorescente. Isto é, ela pode emitir luz quando exposta a radiações específicas, com comprimentos de onda na faixa do vermelho. Assim, uma parte da energia dessa radiação de luz é perdida por fluorescência.

Essa luz é, então, capturada pelo equipamento, que a converte num sinal elétrico e gera uma imagem em preto e branco. Quanto mais claras as tonalidades que aparecem na semente, maior a quantidade de clorofila. Assim, resumindo, quanto mais clorofila há na semente, mais imatura ela está!

Segundo Clíssia, empresas devem desenvolver equipamentos em breve que permitam que produtores de sementes se beneficiem da tecnologia. “Seria possível, com os resultados da nossa pesquisa, desenvolver um equipamento que use somente luz ultravioleta para caracterizar a qualidade da semente de tomate e lançar no mercado, por exemplo.”

Aliás, três equipamentos utilizados na pesquisa citada neste texto já estão disponíveis para pesquisadores de outras instituições. A saber, o equipamento que permite visualizar a fluorescência das sementes foi criado especificamente para essa pesquisa!

Fonte: Fapesp.

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Eduardo Mikail

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