{"id":64971,"date":"2026-02-09T10:06:43","date_gmt":"2026-02-09T13:06:43","guid":{"rendered":"https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/?p=64971"},"modified":"2026-02-09T10:06:45","modified_gmt":"2026-02-09T13:06:45","slug":"ia-que-reconhece-plantas-promete-turbinar-a-agricultura-de-precisao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/index.php\/2026\/02\/09\/ia-que-reconhece-plantas-promete-turbinar-a-agricultura-de-precisao\/","title":{"rendered":"IA que reconhece plantas promete turbinar a agricultura de precis\u00e3o"},"content":{"rendered":"\n

Novo modelo permite que rob\u00f4s agr\u00edcolas reconhe\u00e7am esp\u00e9cies vegetais instantaneamente sem necessidade de retreinamento pr\u00e9vio<\/mark><\/em><\/p>\n\n\n\n

A startup Carbon Robotics desenvolveu um novo modelo de IA<\/a>\u00a0capaz de identificar esp\u00e9cies de plantas em tempo real. A empresa sediada nos EUA anunciou o sistema Large Plant Model (LPM). A tecnologia permite que agricultores identifiquem e eliminem ervas daninhas sem necessidade de retreinar os rob\u00f4s\u00a0LaserWeeder<\/a>, que utilizam lasers para remover plantas indesejadas.
O LPM foi criado para aperfei\u00e7oar a capacidade dos rob\u00f4s em diferenciar plantas cultivadas daquelas que precisam ser eliminadas. Essa fun\u00e7\u00e3o anteriormente era dependente da interven\u00e7\u00e3o direta dos agricultores. De acordo com o TechCrunch<\/a><\/em>, com esta inova\u00e7\u00e3o, as m\u00e1quinas conseguem reconhecer novas esp\u00e9cies vegetais instantaneamente, mesmo sem contato pr\u00e9vio com elas. A tecnologia surgiu para resolver limita\u00e7\u00f5es do sistema anterior. Antes do LPM, quando uma erva daninha<\/a> desconhecida aparecia ou quando a mesma planta apresentava apar\u00eancia diferente devido \u00e0s condi\u00e7\u00f5es do solo, a empresa precisava criar novas etiquetas de dados e retreinar seus equipamentos. <\/p>\n\n\n

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\"\"<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Paul Mikesell, fundador e CEO da Carbon Robotics, traz experi\u00eancia na constru\u00e7\u00e3o de redes neurais de suas fun\u00e7\u00f5es anteriores na Uber e no trabalho com os headsets de realidade virtual Oculus da Meta. A empresa iniciou o desenvolvimento deste modelo logo ap\u00f3s come\u00e7ar a distribuir suas primeiras m\u00e1quinas em 2022. Os rob\u00f4s LaserWeeder da Carbon Robotics operam atualmente em mais de 100 propriedades rurais distribu\u00eddas em 15 pa\u00edses. Para treinar o LPM, a empresa utilizou um banco de dados com mais de 150 milh\u00f5es de fotografias. Al\u00e9m disso, contou com informa\u00e7\u00f5es coletadas por m\u00e1quinas nestas fazendas.
A empresa captou mais de 185 milh\u00f5es de d\u00f3lares em investimentos de capital de risco de parceiros como Nvidia NVentures, Bond e Anthos Capital, entre outros. Estes recursos t\u00eam financiado o desenvolvimento cont\u00ednuo de suas tecnologias. Al\u00e9m disso, o novo modelo ser\u00e1 implementado nos sistemas existentes por meio de uma atualiza\u00e7\u00e3o de software. Assim, ap\u00f3s a implementa\u00e7\u00e3o, os agricultores poder\u00e3o instruir a m\u00e1quina sobre quais plantas eliminar e quais preservar, selecionando imagens coletadas pela interface do usu\u00e1rio do rob\u00f4<\/a>.<\/p>\n\n\n

\n
\"\"<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

150 milh\u00f5es de plantas rotuladas
<\/strong>A Carbon Robotics continuar\u00e1 refinando o LPM \u00e0 medida que as m\u00e1quinas alimentam o sistema com novos dados. \u201cO agricultor pode trabalhar em tempo real e dizer: \u2018Ei, esta \u00e9 uma nova erva daninha. Eu quero que voc\u00ea a elimine\u2019, e isso era algo que nunca havia sido feito antes\u201d, afirmou Mikesell. \u201cN\u00e3o h\u00e1 nova rotulagem ou retreinamento porque o Large Plant Model entende, em um n\u00edvel muito mais profundo, o que est\u00e1 observando e o tipo de planta\u201d.<\/p>\n\n\n\n

\n

Temos mais de 150 milh\u00f5es de plantas rotuladas agora em nosso conjunto de treinamento\u201d, disse Mikesell. \u201cTemos dados suficientes agora que devemos ser capazes de olhar para qualquer imagem e decidir que tipo de planta \u00e9 aquela, qual \u00e9 a sua esp\u00e9cie, com o que ela est\u00e1 relacionada, como \u00e9 sua estrutura. Isso sem nunca ter visto aquela planta espec\u00edfica antes, porque temos tantos dados entrando na rede neural\u201d.<\/mark><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n

\n
\"\"<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Por\u00e9m, a empresa, fundada em 2018, ainda n\u00e3o divulgou quais ser\u00e3o os pr\u00f3ximos desenvolvimentos espec\u00edficos ap\u00f3s esta atualiza\u00e7\u00e3o, al\u00e9m do cont\u00ednuo aprimoramento do modelo.<\/p>\n\n\n\n

(Foto: Freepik com IA)<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Fonte: Giz Brasil<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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