Projeto HybrInt: Com IA contra o stress hídrico
O projeto HybrInt utiliza câmaras hiperespectrais e térmicas para quantificar o stress hídrico nas beterrabas sacarinas
Neste verão de calor, na Alemanha, não só foram batidos recordes de temperatura em muitos locais, como também foi decretada uma proibição de rega devido à escassez de água. O resultado: muitos jardins e espaços verdes parecem uma paisagem de estepe, e os agricultores queixam-se de perdas nas colheitas. Como podemos poupar água e, ao mesmo tempo, continuar a produzir plantas saudáveis para a alimentação? É esta a questão que um projeto de investigação da Universidade de Osnabrück procura abordar: através de uma monitorização apoiada por IA, os cientistas pretendem descobrir como as plantas manifestam de forma mensurável o stress hídrico e como é possível alcançar uma gestão inteligente da água.
«Estamos a ver as plantas a morrer», resume Piper Powell o seu trabalho de investigação, rindo. Na verdade, a jovem de 28 anos tem pouco a ver com botânica: é informática e faz parte da equipa HybrInt. O HybrInt é um projeto conjunto da Universidade de Osnabrück e da Universidade de Hanôver, financiado pelo Ministério da Ciência e Cultura da Baixa Saxónia com cerca de três milhões de euros. Além disso, o HybrInt conta com o apoio da cooperação com o Centro Alemão de Investigação em Inteligência Artificial (DFKI) em Osnabrück, nomeadamente através de um mestre jardineiro que se encarrega dos cuidados com as plantas.
O objetivo do projeto é desenvolver métodos de IA que combinem os pontos fortes da inteligência humana, como a criatividade ou a intuição, com a inteligência artificial, como, por exemplo, o processamento de grandes volumes de dados. A gestão inteligente da água é um subprojeto do HybrInt.
Num túnel de plástico na propriedade Arenshorst, no município de Bohmte, o ADA percorre os seus trajetos. ADA significa «Agricultural Data Acquisition Robot» (Robô de Aquisição de Dados Agrícolas) e foi desenvolvido em 2025 por uma equipa da universidade e do DFKI. Este robô montado numa mesa consegue capturar milhares de imagens por hora com as suas câmaras RGB, hiperespectrais, de profundidade e de imagem térmica. Desta forma, podem ser gerados automaticamente volumes de dados da ordem dos terabytes por cada experiência.
Atualmente, o ADA recolhe dados das plantas durante o seu crescimento e na fase de stress hídrico que se segue. «Deixamos as plantas secarem de forma controlada e, ao mesmo tempo, registamos o processo», explica o Prof. Dr. Martin Atzmüller, professor do Instituto de Informática da Universidade de Osnabrück e diretor da área de investigação de Sistemas Cooperativos e Autónomos do DFKI. Os dados seriam utilizados para treinar novos modelos capazes de reconhecer de forma fiável o estado atual de uma planta. «O objetivo é aplicar os recursos de forma direcionada onde e quando forem mais necessários», afirma Atzmüller.
«Já tivemos também algum que outro momento “zombie”», diz Piper Powell. A doutoranda e os seus colegas Amos Smith e Isaak Ihorst chegaram a regar, uma vez, plantinhas de beterraba sacarina completamente secas. E eis que, fiel ao ditado «quem está morto vive mais tempo», as plantas recuperaram-se de facto. «Portanto, não é assim tão fácil dizer quando uma planta está realmente morta, pelo menos no caso da beterraba sacarina», afirma Powell.
A recolha de dados é complementada pelos chamados dados de «Ground Truth» relativos ao stress hídrico. Estes incluem, entre outros, medições do teor de água nas folhas através da determinação da espessura foliar e do teor relativo de água. Além disso, são documentados registos sobre a saúde das plantas e infestações por pragas. Os dados recolhidos são posteriormente disponibilizados através da OsnaData, a base de dados de investigação da Universidade de Osnabrück. «Ao tornarmos os dados acessíveis ao público, criamos uma base valiosa para futuros trabalhos científicos», afirma o Prof. Dr. Joachim Hertzberg, da Universidade de Osnabrück. Desta forma, o projeto abre caminho para uma gestão inteligente da água no futuro.
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