Robô usa luz para diagnóstico precoce de doença em algodão e soja

Publicado em 14.10.25

Resumo da matéria

  • Robô ilumina e fotografa ao mesmo tempo as folhas das plantas de algodão e soja em 7 segundos
  • LumiBot une robótica, fotônica e inteligência artificial para identificar a presença de nematoides
  • Diagnóstico precoce e mapeamento da infestação permitem a aplicação de defensivos químicos somente nas regiões infestadas, gerando economia e mais sustentabilidade
  • Imagens são capturadas com câmera científica RGB, que reproduz cores com alta precisão, fidelidade e consistência
  • Robô usa a técnica de imagem de fluorescência para avaliar mudanças metabólicas das plantas causadas por estresses bióticos e abióticos
  • Perda anual estimada por ataque de nematoides é superior a R$ 4 bilhões na cultura do algodoeiro e mais de R$ 27 bilhões na soja

Um sistema robótico autônomo, que opera à noite, está revolucionando o diagnóstico de doenças em lavouras de algodão e soja. Batizado de LumiBot, o equipamento emite luz ultravioleta-visível sobre as plantas e analisa a fluorescência das folhas com câmeras científicas.

Robô é um protótipo, mas já registra resultados promissores no diagnóstico de infecção por nematoides em experimentos realizados em casa de vegetação

Desenvolvido pela Embrapa Instrumentação (SP) em parceria com a Cooperativa Mista de Desenvolvimento do Agronegócio (Comdeagro), de Mato Grosso, o robô é capaz de gerar dados que permitem a construção de modelos para detectar nematoides antes mesmo do surgimento dos sintomas visuais.

Culturas estratégicas e desafios sanitários

Com previsão de recorde de safra em 2025/26 — 4,09 milhões de toneladas de pluma e 177,67 milhões de toneladas de soja, segundo a Conab —, a cotonicultura e a sojicultura têm grande relevância econômica. Essas culturas, porém, enfrentam a ameaça dos nematoides, parasitas microscópicos que comprometem o desenvolvimento das plantas e causam perdas expressivas na produtividade.

Taxas de acerto acima de 80%

O LumiBot ainda é um protótipo, mas já apresenta resultados promissores. Em experimentos realizados em casa de vegetação, foram coletadas cerca de 7 mil imagens ao longo de três anos, com taxas de acerto superiores a 80% no diagnóstico da infecção por nematoides.

“Conseguimos gerar dados e modelos com alta precisão e até diferenciar doenças de estresse hídrico”, explica Débora Milori, pesquisadora da Embrapa e coordenadora do estudo no Laboratório Nacional de Agrofotônica (Lanaf)

A próxima etapa será o desenvolvimento de um modelo de campo, com a adaptação do sistema óptico em veículos agrícolas, como pulverizadores ou rovers.

Menos químicos e mais eficiência

Hoje, o controle convencional de nematoides é baseado no uso de nematicidas aplicados no solo ou nas sementes — soluções caras, de eficácia variável e potencial impacto ambiental.

Segundo Milori, uma abordagem mais eficiente seria o monitoramento direcionado, aplicando estratégias de controle apenas em áreas realmente infestadas.

“As técnicas fotônicas surgem como uma solução promissora, capaz de detectar precocemente a presença da doença e otimizar o manejo”, ressalta a pesquisadora.

Para o consultor da Comdeagro, Sérgio Dutra, o diagnóstico precoce é essencial para o avanço da agricultura de precisão no país.

“O uso do LumiBot reduz o uso excessivo de defensivos, melhora a qualidade da fibra e aumenta a rentabilidade do produtor”, afirma.

Prova de conceito e inovação fotônica

O LumiBot conta com o suporte da Embrapii Itech-Agro, unidade da Embrapa Instrumentação voltada à integração de tecnologias habilitadoras no agronegócio. O projeto desenvolveu uma prova de conceito com base em técnicas fotônicas, com o objetivo de reduzir custos e impulsionar a cadeia da soja e do algodão.

O sistema físico e de automação foi desenhado em parceria com a empresa Equitron Automação, de São Carlos (SP), para operar em ambientes controlados.

A fotônica, área da física que estuda a geração, manipulação e detecção da luz, tem se mostrado um caminho promissor para o diagnóstico agrícola, unindo sensibilidade, precisão e potencial de portabilidade.

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