Modelos preditivos e mapeamento genético integrados reduzem ciclos de lançamento e direcionam para alta produtividade e adaptação regional
Diante do desafio de produzir mais em menos tempo, a Inteligência Artificial (IA) tem ganhado espaço no agronegócio, especialmente no melhoramento genético de cultivares. A tecnologia encurta ciclos que antes levavam até 10 anos, ao permitir simulações e cruzamentos virtuais que antecipam o desempenho das plantas em diferentes condições.
Esse movimento reflete uma tendência já consolidada no setor: segundo pesquisa da PwC, 78% dos CEOs do agronegócio planejam investir em IA nas operações, índice superior à média de outros segmentos. O avanço das ferramentas digitais no campo aponta para um uso cada vez mais estratégico da tecnologia, não só para otimizar processos, mas para aproximar a produção agrícola de metas globais de produtividade e segurança alimentar.
De acordo com Daniel Longhi, pesquisador associado da TMG – Tropical Melhoramento & Genética, empresa brasileira especializada em soluções genéticas para soja, algodão e milho, a Inteligência Artificial permite simular combinações genéticas antes mesmo do plantio, reduzindo o tempo necessário para identificar cultivares com maior produtividade e tolerância às condições ambientais adversas. “Com os modelos preditivos, conseguimos antecipar características importantes para cada região, otimizando a seleção e tornando o lançamento de novas variedades até três vezes mais ágil”, explica.
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O avanço das ferramentas de genotipagem aliados às fenotipagens de alto rendimento à campo, têm sido decisivas. Segundo Longhi, hoje já é possível mapear geneticamente cada planta, desde seus estágios iniciais até seu lançamento, identificando os genes relacionados à produtividade, tolerância a pragas e adaptação climática. “Entramos no DNA da planta para selecionar com precisão os atributos que devem ser preservados, o que aumenta a eficiência no campo”, detalha.
Nos últimos anos, a empresa ampliou os investimentos em pesquisa e desenvolvimento, com previsão de R$ 2 bilhões até 2031, reforçando a infraestrutura para acelerar o progresso do ganho genético. A companhia aplica esses recursos para mapear o DNA das culturas, identificar genes de interesse e acelerar o desenvolvimento de variedades mais produtivas e adaptadas por meio da inteligência artificial. Mais do que eficiência no campo, essas inovações ajudam a aproximar a produção agrícola de metas globais de alimentos, energia e fibra de algodão de forma responsável.
Adaptabilidade ao clima e as diferentes regiões
Longhi salienta que a diversidade da cultura da soja no Brasil é grande. “O material que plantamos no Sul difere daqueles usados no Cerrado, e cada região tem suas particularidades, desafios e características ímpares. Com os dados estruturados, conseguimos traçar perfis regionais e direcionar o melhoramento desde fases iniciais até as etapas de produtividade, em que o material disputará mercado”.
O uso de tecnologias de campo, como drones para fenotipagem, tem acelerado a avaliação da qualidade dos materiais, mesmo em condições adversas como ondas de calor ou estiagem. Isso reduz o ciclo experimental e melhora a tomada de decisão ao final da safra. Além dos dados fenotípicos, a empresa integra essas informações a bancos genômicos robustos, aplicando inteligência artificial para modelar a complexidade do fenótipo da soja. A partir de um banco de germoplasma premium, modelos preditivos, correções estatísticas e simulações, é possível correlacionar dados genéticos com resultados de campo, tarefa impraticável sem a adoção de novas ferramentas e tecnologias de alta escalabilidade disponíveis hoje em dia.
Com essas ferramentas, o pesquisador explica que é possível predizer o desempenho de cruzamentos para os próximos três a quatro anos, o que ajuda a planejar quais combinações genéticas devem ser feitas para produzir cultivares com melhor performance. “O processo inclui simulações de milhões de cruzamentos para identificar os melhores materiais, tornando o volume gerenciável para experimentações a campo. Essa avaliação considera variáveis ambientais de clima e solo, para indicar qual cultivar se adapta melhor a cada região”, conclui.
Fonte: Gabriela Salazar
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