Embrapa expande o uso de inteligência artificial generativa em 14 unidades de pesquisa para acelerar inovações, simular cenários produtivos e qualificar orientações ao setor agropecuário
A inteligência artificial (IA) generativa está mudando a forma como a pesquisa agropecuária brasileira opera. Diferente da IA preditiva — que analisa dados históricos para antecipar cenários —, a IA generativa cria simulações, relatórios técnicos e recomendações personalizadas a partir desses mesmos dados. A tecnologia já está em uso na Embrapa, que amplia sua aplicação em 14 unidades de pesquisa espalhadas pelo país.
O alcance é amplo: da organização de grandes volumes de dados experimentais ao apoio ao melhoramento genético, passando pela simulação de cenários de clima, produtividade e manejo. Para o setor produtivo, o resultado é direto — recomendações mais precisas, decisões mais embasadas e acesso a um conhecimento que antes levava muito mais tempo para chegar ao campo.
O que muda com a IA generativa no agro
A distinção entre os dois tipos de IA é central para entender o avanço. A IA preditiva usa técnicas como aprendizado de máquina e modelos estatísticos para inferir tendências e estimar ocorrências futuras a partir de dados disponíveis. Já a IA generativa vai além: aprende a lógica interna dos dados e cria conteúdos inéditos — textos, imagens, simulações e códigos — que seguem as mesmas regras do conjunto original.
A pesquisa agropecuária é um campo especialmente fértil para essa tecnologia. Décadas de dados históricos sobre clima, solo, genética e produtividade alimentam modelos cada vez mais sofisticados. O novo passo é usar esse acervo para gerar recomendações prescritivas, adaptadas à realidade de cada produtor ou região.
SORaIA: o projeto que centraliza a inovação
A Embrapa estruturou sua estratégia em torno do projeto SORaIA — Soluções Recomendativas e Generativas Baseadas em IA para Aumento da Eficiência, Qualidade e Resiliência Produtiva. A iniciativa prevê a produção de artigos científicos, a consolidação de acervos de dados estruturados para treinamento de modelos e o desenvolvimento de ferramentas digitais acessíveis.
A necessidade de atualização constante das equipes técnicas é um dos pilares da iniciativa. O pesquisador Ricardo Inamasu, da Embrapa Instrumentação (SP), destaca que tanto os equipamentos quanto os profissionais precisam acompanhar o ritmo da evolução tecnológica para que a pesquisa siga competitiva:
“É improvável que alcancemos a fronteira do conhecimento utilizando um instrumental metodológico ou técnico já superado.”
Da ferrugem da soja à análise de solo com laser
A IA preditiva já produz resultados concretos na Embrapa. O controle da ferrugem asiática da soja — doença que gera prejuízos superiores a US$ 2 bilhões por safra — passou a contar com ferramentas de detecção por IA desde 2022. O sistema captura dados e simula cenários de infestação, orientando produtores sobre o momento ideal de intervenção.
Outras aplicações incluem a identificação de zonas de manejo de culturas, o mapeamento do teor de argila no solo, o zoneamento de pastagens nativas e a detecção de estresse hídrico em grãos e pastagens. Em fronteira mais recente, pesquisadores desenvolveram um método que usa laser combinado com IA para estimar, em uma única análise, a densidade do solo e o teor de carbono — dados estratégicos para o manejo e para o mercado de carbono.
Agricultura familiar também entra no mapa digital
O projeto Semear Digital, criado em 2023, leva tecnologias emergentes a dez municípios brasileiros organizados como Distritos Agrotecnológicos (DATs). A iniciativa é coordenada pela Embrapa Agricultura Digital com financiamento da Fapesp e envolve 13 centros de pesquisa, sete instituições fundadoras e 24 parceiros — somando 90 pesquisadores. Até agora, o projeto gerou 160 publicações técnico-científicas e abrange 15 cadeias produtivas.
Um dos exemplos mais visíveis é o robô SEEmear, que realiza a contagem automatizada de frutos em pomares usando imageamento georreferenciado. Em Vacaria (RS), pequenos produtores de maçã apostam na automação para compensar a escassez de mão de obra e reduzir a penosidade da atividade de colheita. Em 2025, a metodologia do Semear Digital começou a ser replicada na Argentina, Chile, Paraguai e Uruguai, no âmbito do Programa de Cooperação Internacional do Cone Sul (Procisur).
Governança e proteção do patrimônio intelectual
O avanço tecnológico caminha junto com a estruturação de uma governança robusta. As pesquisas desenvolvidas na Embrapa seguem padrões éticos nacionais e internacionais, com atenção especial à privacidade de dados sensíveis prevista na Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
Viviane Cavalcanti, que liderou o grupo de trabalho responsável pelas recomendações estratégicas para o avanço da IA generativa na instituição, aponta a importância de aliar inovação à segurança jurídico-institucional e a um processo dinâmico de curadoria e validação de dados:
“Essa visão estratégica inclui a proposta de um marketplace de contexto para proteger o patrimônio intelectual da Embrapa de forma soberana.”
O que vem por aí: computação quântica e cooperação com a FAO
O Observatório de Agricultura Digital da Embrapa, ativo desde 2016, monitora tendências com impacto socioeconômico e ambiental nas cadeias produtivas. Um estudo exploratório recente discute o potencial da computação quântica para resolver problemas complexos no agro, como a detecção precoce de doenças. Bioinformática, sensoriamento remoto, modelagem climática e agricultura inteligente são apontadas como áreas que podem ser transformadas pela tecnologia.
No plano internacional, um acordo recém-celebrado entre a Embrapa e a FAO prevê cooperação em observação da terra, plataformas geoespaciais e soluções para a resiliência dos sistemas agroalimentares. A parceria reforça o papel do Brasil como referência global em pesquisa agropecuária orientada por dados e tecnologia.
