A pesquisa foi conduzida no Cerrado, em Sete Lagoas (MG), e analisou dados relacionados ao clima, solo, sistemas de cultivo e ocorrência dessas invasoras.

Para criar o modelo preditivo, os pesquisadores reuniram três grupos principais de informações: dados quantitativos sobre as espécies de plantas daninhas presentes nas áreas avaliadas, características dos solos e dos sistemas produtivos. Com esses dados, os algoritmos identificaram padrões e relações entre o ambiente, o manejo e a ocorrência das plantas invasoras. Entre os modelos utilizados estão Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest e K-Nearest Neighbors.

Os sistemas de Integração Lavoura-Pecuária geralmente apresentam menor população de plantas daninhas em comparação aos modelos convencionais, principalmente devido à presença das forrageiras nas pastagens, que mantêm o solo coberto e dificultam o desenvolvimento das invasoras. A inteligência artificial pode ajudar os produtores a adotar práticas preventivas e ajustar o manejo para diminuir a incidência dessas plantas.

O novo estudo amplia esse conhecimento ao focar na prevenção e previsão da ocorrência das invasoras dentro dos sistemas ILP.

O experimento foi realizado em áreas de Integração Lavoura-Pecuária com milho consorciado com braquiária, sorgo com braquiária, soja e pastagem de braquiária. As coletas ocorreram em diferentes períodos do ano, incluindo colheita, entressafra, pré-dessecação e fase inicial das culturas, antes da aplicação dos herbicidas.

A pesquisa também busca contribuir para a sustentabilidade e o aumento da produção agrícola, diante da estimativa de que a população mundial chegará a 9 bilhões até 2050, o que exige sistemas produtivos mais eficientes e com menor impacto ambiental. O controle de plantas daninhas permanece como um dos principais desafios da agricultura, e tecnologias que reduzam a dependência de herbicidas ganham destaque na agenda de sustentabilidade da agropecuária.

O estudo foi publicado na revista Pesquisa Agropecuária Brasileira (PAB), em uma edição especial que comemora os 60 anos do periódico.