Pesquisadores chineses da Universidade Agrícola de Anhui apresentaram, em um simpósio nacional sobre pesquisa da soja, a versão 2.0 do “Fengshu”, modelo de inteligência artificial que promete acelerar o melhoramento genético da soja, o processo de cruzar e selecionar plantas para criar variedades mais produtivas, resistentes a pragas ou adaptadas a diferentes climas.
Na prática, o sistema funciona como uma grande biblioteca organizada: reúne em um só lugar informações genéticas da soja, resultados de testes contra doenças, o histórico de experimentos de cruzamento já realizados e artigos científicos publicados sobre o tema, dados que hoje costumam ficar espalhados entre diferentes laboratórios e centros de pesquisa.
A versão original do “Fengshu” foi desenvolvida em fevereiro, em parceria entre a Universidade Agrícola de Anhui e o Instituto de Ciências de Cultivos da Academia Chinesa de Ciências Agrícolas, como uma plataforma que acompanha toda a jornada da soja, do plantio à colheita. A nova versão ganhou uma capacidade extra: comparar as respostas de diferentes sistemas de inteligência artificial antes de chegar a uma conclusão.
Na prática, isso significa que o “Fengshu” 2.0 consulta várias inteligências artificiais ao mesmo tempo sobre uma mesma pergunta, por exemplo, qual cruzamento tem mais chance de gerar uma soja resistente a determinada praga, e depois compara essas respostas para apontar onde elas concordam, onde divergem, e qual conclusão tem mais evidência por trás. A ideia é reduzir o risco de erro de depender de um único sistema.
Hoje, a ferramenta já ajuda pesquisadores a identificar doenças em plantações, escolher quais plantas cruzar para criar uma nova variedade, simular esses cruzamentos antes mesmo de plantá-los, e ligar características visíveis da planta, como altura, cor ou resistência a pragas, aos genes responsáveis por elas.
Segundo Wang Xiaobo, professor da universidade, a diferença em relação ao melhoramento tradicional, baseado em anos de tentativa e erro no campo, é que as decisões agora passam a se apoiar em dados, o que torna o processo mais rápido e mais preciso.
A equipe planeja ampliar os testes de campo, acumular mais dados e cruzar o modelo com informações de clima, solo e padrões de cultivo das principais regiões produtoras de soja da China, parte de um esforço mais amplo do país para aumentar sua própria produtividade agrícola, tema que interessa de perto o agronegócio brasileiro, hoje o maior fornecedor de soja ao mercado chinês.
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