Um projeto inovador já compilou um banco de dados com imagens de sementes de 98 espécies florestais nativas da Amazônia. Em um contexto de degradação ambiental acelerada, onde os incêndios são frequentes e milhões de hectares precisam ser restaurados, aguardar meses ou até um ano para verificar a viabilidade das sementes se tornou um grande obstáculo para a recuperação florestal. O tempo, que antes era apenas um desafio técnico, agora é um elemento crucial para o sucesso das iniciativas ambientais. Um projeto científico, resultado de uma colaboração com a Universidade Federal do Amazonas (Ufam), está trabalhando para contornar essa dificuldade por meio da inteligência artificial (IA).
Sob a coordenação da engenheira florestal e pesquisadora do Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (Inpa), doutora Lydiane Bastos, o projeto chamado BioSeed.Ai utiliza algoritmos de IA para determinar, em questão de segundos, a viabilidade de sementes nativas da Amazônia. O que antes exigia longos períodos de testes de germinação, que podiam durar meses ou até um ano, agora é realizado em aproximadamente 40 segundos, através da análise de imagens de raios-X e escaneamento das sementes.
“O BioSeed.Ai surge da necessidade de acelerar o diagnóstico da viabilidade das sementes. Muitas delas levam muito tempo para germinar. Com as imagens de escaneamento e raios-X, conseguimos determinar em até 40 segundos se a semente é viável, facilitando assim a comercialização de espécies nativas e a produção de mudas para reabilitar áreas degradadas da Amazônia”, esclarece Lydiane.
Atualmente, o projeto já conta com um acervo de imagens que abrange 98 espécies de sementes nativas, e a expectativa é expandir esse número para 200 espécies. O diferencial da iniciativa está na combinação de imagens internas e externas das sementes, correlacionadas com os resultados reais de germinação, criando um sistema robusto de rastreabilidade.
“Ao capturarmos imagens de raios-X e escaneamento das sementes, comparamos essas imagens com o potencial germinativo, validado pelos testes de germinação. O raio-X revela o estado interno da semente, identificando rachaduras, danos, infestações por insetos e a integridade das estruturas embrionárias e de reserva. O escaneamento fornece mais de 300 informações morfobiométricas, como tamanho, comprimento, largura, textura, cores e características geométricas”, detalha a pesquisadora.
Esses dados, tanto internos quanto externos, são cruzados com o resultado final: se a semente germinou ou não. Dessa forma, cada unidade analisada passa a ter um histórico completo, que inclui imagens internas, externas e a resposta de germinação, alimentando algoritmos que conseguem prever a viabilidade apenas com base nas imagens.
O impacto dessa inovação é significativo para a cadeia de restauração florestal. Espécies como a bacaba levam cerca de cinco meses para germinar; a castanha-do-brasil pode levar até um ano; o tucumã, 14 meses; e o taperebá, até 23 meses. Muitas vezes, quando o resultado dos testes convencionais finalmente chega, o lote já está deteriorado e impróprio para comercialização ou para a produção de mudas.
“Com a análise por imagem, conseguimos saber se a semente é viável em apenas 40 segundos. Isso transforma completamente a situação, pois permite que as sementes sejam disponibilizadas mais rapidamente para a formação de mudas e para projetos de restauração”, afirma Lydiane.
Outro avanço relevante está no trabalho de campo. Para compor um lote de sementes com diversidade genética, os coletores precisam buscar frutos de diversas árvores da mesma espécie, percorrendo longas distâncias na floresta, muitas vezes sem a certeza de que aquelas árvores produzirão sementes viáveis. Com o diagnóstico rápido por imagem, será possível descartar matrizes menos produtivas de forma precoce, otimizando as rotas de coleta e reduzindo esforço, tempo e custos.
Além disso, o projeto se destaca por adotar um método não destrutivo. Ao contrário dos testes tradicionais, que podem consumir centenas de sementes, comprometendo material genético valioso, a análise por imagem preserva as sementes intactas. Isso é especialmente importante para espécies raras e ameaçadas, como o pau-rosa, cujas sementes são escassas e têm alto valor ecológico.
No futuro, a equipe planeja transformar o banco de dados em um aplicativo para celular, permitindo que coletores, mesmo em locais sem internet, possam fotografar amostras de sementes em campo e obter uma estimativa imediata da viabilidade de germinação.
Ao unir ciência florestal, inteligência artificial e conservação, o BioSeed encurta a distância entre a semente e a floresta em pé, oferecendo uma solução tecnológica à emergência ambiental da Amazônia.
