Relativamente baratas e fáceis de usar, essas aeronaves, equipadas com sensores e recursos de imagem cada vez mais eficientes e precisos, já estão à disposição dos produtores rurais. - Crédito: Foto: DivulgaçãoRelativamente baratas e fáceis de usar, essas aeronaves, equipadas com sensores e recursos de imagem cada vez mais eficientes e precisos, podem auxiliar agricultores a aumentar a produtividade e reduzir danos em lavouras por meio de levantamentos de dados que permitem detectar pragas e estimar o índice de crescimento das plantas, para citar alguns exemplos.
Diante das possibilidades de uso dessas aeronaves, os cientistas da computação Bruno Squizato Faiçal, Heitor Freitas e o professor Jó Ueyama, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP) de São Carlos, interior paulista, desenvolveram, com apoio da FAPESP, um sistema inteligente e autônomo de pulverização de agroquímicos com drones.
O uso de agroquímicos é essencial na agricultura de larga escala. Esses defensivos químicos, em geral, são pulverizados manualmente sobre as lavouras ou com o auxílio de tratores. Mesmo quando usam algum tipo de proteção, como máscaras, os trabalhadores rurais ficam expostos ao produto, que pode provocar sérios problemas de saúde como câncer e efeitos adversos ao sistema nervoso central e periférico.
O sistema desenvolvido pelos pesquisadores do ICMC-USP prevê o uso orquestrado de um drone de asas rotativas, na forma de hélices, e uma rede de sensores sem fio instalada ao redor da área de cultivo. Baseia-se em um sistema de inteligência artificial capaz de ajustar a rota da aeronave de acordo com condições meteorológicas específicas. Segundo eles, isso se dá por meio do cruzamento de dados gerados pelo drone com os obtidos em tempo real pelos sensores instalados às margens da área a ser pulverizada.
“Primeiro, o drone faz alguns voos de treinamento em diferentes alturas e condições meteorológicas para conhecer o padrão de deposição de seu sistema de pulverização e a influência causada pelas condições meteorológicas”, explica Faiçal. “Essas informações são armazenadas para que mais tarde sejam usadas para construir um modelo de conhecimento que permita ao drone tomar decisões durante a pulverização em condições meteorológicas semelhantes às anteriores ou inéditas.”
O sistema foi avaliado em um drone de asa rotativa com oito motores elétricos mantidos por baterias 2,5 quilogramas (kg).
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