Descrição
A agricultura atual é incapaz de suprir as crescentes demandas causadas pelo aumento da população. Nesse cenário, o estudo do impacto da mudança de uso de solo na monocultura do café precisa ser elucidado para o manuseio sustentável dos recursos naturais. Para auxiliar nessas questões, a inteligência artificial surge como uma ferramenta capaz de analisar grandes quantidades de dados, possibilitando prever situações e prescrever soluções. O objetivo deste projeto é selecionar indicadores biológicos responsivos à conversão de área de mata em monocultura de café para avaliar a saúde do solo. O Segundo objetivo é desenvolver um modelo de IA capaz de predizer cenários possíveis do cultivo de café e prescrever soluções ao produtor. Para isso, serão avaliados parâmetros biológicos e físico-químicos de 10 áreas contemplando a maioria das macrorregiões produtoras de café do estado. 10 genótipos foram selecionados dentre as cultivares teste da EPAMIG. Dentre os parâmetros biológicos será realizado o estudo da comunidade microbiana, respiração microbiana e atividade enzimática. Em relação à caracterização das áreas serão realizadas análises físico-químicas. Para fins comparativos, solo de mata preservada adjacente foi coletado. Essas informações serão inseridas em um banco de dados para treinamento de um modelo de inteligência artificial com o objetivo de buscar quais parâmetros são mais relevantes para melhorar a produtividade e a qualidade da bebida. Como resultados parciais, a respiração basal microbiana e a atividade da enzima arilsulfatase apresentaram maior diferença entre as áreas, sendo que Zona da Mata e Sul de Minas foram as regiões com maiores índices desses parâmetros. Dentre as cultivares, os mesmos indicadores diferiram entre genótipos em cada área, sendo que Catucai 2SL e Catuai amarelo IAC 62 apresentam maior atividade na maioria das áreas avaliadas. As próximas etapas consistem da avaliação da comunidade microbiana por metataxonômica e caracterização físico-química dos solos. Ao final do trabalho espera-se obter indicadores de qualidade de solo e um modelo preditivo-prescritivo robusto e preciso, que possa ser aplicado na cafeicultura de Minas Gerais.
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