Inteligência artificial da USP prevê produtividade da soja com 30 dias de antecedência

Modelo de Inteligência Artificial para Previsão de Produtividade da Soja

Pesquisadores da Esalq/USP desenvolveram um inovador modelo de inteligência artificial que estima a produtividade da soja no Centro-Oeste brasileiro com 72% de acurácia e um erro médio inferior a 302 kg por hectare, até 30 dias antes da colheita. O estudo, liderado pela mestranda Ester de Carvalho Pereira e publicado na revista Big Earth Data em junho de 2026, utiliza imagens do satélite Sentinel-2, variáveis climáticas e dados históricos do IBGE para beneficiar produtores, instituições financeiras e o mercado de seguros agrícolas.

Funcionamento do Modelo: Integração de Dados

O modelo de inteligência artificial desenvolvido promete transformar a forma como o agronegócio brasileiro antecipa os resultados das safras. Com uma taxa de acurácia de 72% e um erro médio de 302 kg por hectare, a solução é capaz de prever a produtividade da soja no Centro-Oeste até 30 dias antes da colheita. A pesquisa, parte do projeto PreCISIA, analisa dados de Goiás, Mato Grosso e Mato Grosso do Sul entre as safras 2019/2020 e 2021/2022.

O sistema combina três fontes de dados: imagens multiespectrais do satélite Sentinel-2, variáveis climáticas como precipitação e radiação solar, e séries históricas de produção do IBGE. Algoritmos de aprendizado de máquina processam essas informações para fornecer estimativas de produtividade por hectare.

Importância da Soja para a Economia Brasileira

A soja continua a ser uma das culturas mais significativas para a economia do Brasil, com uma produção estimada em 147,38 milhões de toneladas em 2024, cultivadas em 46,03 milhões de hectares. O Centro-Oeste é responsável por cerca de 46% dessa área plantada, o que justifica o foco da pesquisa nessa região.

Ferramentas que preveem a produtividade da soja podem impactar diretamente a competitividade do setor, permitindo que os agentes da cadeia ajustem compras, vendas e gestão de riscos de forma mais eficiente. Além disso, essas previsões podem auxiliar políticas públicas relacionadas à segurança alimentar e ao planejamento de estoques.

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Resultados na Fase de Enchimento de Grãos

Os pesquisadores testaram seis modelos diferentes, considerando estágios do ciclo da soja de 30 a 180 dias após o plantio. O modelo que apresentou melhor desempenho foi aquele que analisou dados a partir de 150 dias, período crucial para a formação da produtividade final. Este modelo utilizou cerca de 400 variáveis, enquanto versões mais simples, que analisaram apenas 30 dias, utilizaram aproximadamente 80 variáveis e ainda assim mostraram resultados promissores.

Essa diversidade de modelos permite a construção de soluções adaptáveis às diferentes realidades das operações agrícolas, levando em conta a disponibilidade de dados e a infraestrutura tecnológica de cada produtor.

Desafios da Agricultura Digital

A adoção da inteligência artificial no agronegócio requer uma infraestrutura digital robusta. O uso de imagens de satélite, dados climáticos e algoritmos de aprendizado de máquina demanda capacidade de armazenamento e integração de dados. Modelos preditivos só são eficazes quando alimentados por informações consistentes e atualizadas.

A expansão da agricultura digital também destaca a necessidade de conectividade rural. Para que as previsões sejam efetivamente integradas à gestão agrícola, é essencial que os dados circulem entre plataformas, máquinas e centros de decisão. Sem essa infraestrutura, a inteligência artificial pode ter um impacto limitado nas operações agrícolas.

Fonte por: Its Show