INOVAÇÃO
Cientistas da UFMS inovam método para classificar soja
Método combina espectroscopia óptica com aprendizado de máquina para classificar sementes como de baixo ou de alto vigor
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Publicado em 19/10/2020 09h36 Atualizado em 01/11/2022 13h11
Cientistas do Grupo de Ciência Aplicada a Biomateriais e Recursos Ambientais da Universidade Federal do Mato Grosso do Sul (UFMS) acabam de publicar os resultados de um estudo que apresenta um novo método para avaliação da qualidade de sementes de soja. Utilizando técnicas de espectroscopia óptica combinada com algoritmos de aprendizado de máquina (Machine Learning), o projeto foi desenvolvido com a participação de dois bolsistas financiados pela Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES): Matheus Ribeiro e Gustavo Larios.
A principal vantagem desse método em relação aos tradicionais, usados atualmente pelas empresas de agropecuária e biotecnologia, é a rapidez e a praticidade na obtenção dos dados: as sementes serão analisadas de maneira rápida, em larga escala e com baixo custo, sendo classificadas como de alto ou de baixo vigor. Além disso, terá um custo mais acessível para análises em larga escala. “O produtor rural poderá saber se as sementes de soja que ele usará para o plantio são de alto ou baixo vigor, um importante fator que influencia a produtividade da lavoura”, explica Cícero Cena, pesquisador do Instituto de Física da UFMS, em Campo Grande, e líder do grupo.
O novo método foi capa da Revista Internacional Analytical Methods, em sua edição de setembro de 2020, em artigo intitulado “Soyben seed vigor discrimination by using infrared spectroscopy and machine learning algoritms” e também foi publicado na Food Analytical Methods, nº 9, volume 13, de 2020, sob a chamada  “Laser-Induced Breakdown Spectroscopy as a Powerful Tool for Distinguishing High-and-Low Vigor Soybean Seed Lots”.
No desenvolvimento da nova metodologia, a equipe de pesquisadores e professores da UFMS contou com a participação de colegas das Universidades Federal de Santa Catarina (UFSC), Estadual Paulista (Unesp) e do Consiglio Nazionale delle Ricerche – CNR (Conselho Nacional de Pesquisa, em livre tradução), da Itália, além da parceria com a Embrapa. Diferentes áreas do conhecimento também estiveram envolvidas, tais como Física, Química e Agronomia. O grupo da UFMS já encaminhou pedido de patente da invenção para o Instituto Nacional de Propriedade Industrial (INPI).
Cícero Cena observa que a crescente demanda por alimentos no mundo exige um aumento constante na produção de grãos e que os testes feitos atualmente no setor agrícola proporcionam um bom indicativo sobre o vigor das sementes. “Contudo, estas análises acabam superestimando o potencial fisiológico das sementes, uma vez que são conduzidas em condições controladas no laboratório. Estas nem sempre se correlacionam com aquelas verificadas em campo”, explica.
O pesquisador garante que a nova técnica permite uma alta precisão na diferenciação entre sementes de baixo e alto vigor, em um processo rápido e de baixo custo. “O processo é versátil e poderia ser usado para qualquer tipo de semente e em larga escala, utilizando-se, para isso, diferentes tipos de equipamento de espectroscopia óptica e softwares de análise”, finaliza.
Legenda das imagens:
Imagem 1: Cícero Cena, Pesquisador da UFMS (Foto: Arquivo pessoal) 
Imagem 2: Imagem da pesquisa - Matriz de Confusão (Foto: Arquivo pessoal)
Imagem 3: Imagem da preparação das amostras e estratégias de análise (Foto: Arquivo pessoal)
(Brasília – Redação CCS/CAPES)
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    Tags: CAPESUFMSSOJAESPECTROSCOPIA ÓPTICAAPRENDIZADO DE MÁQUINA