Uma pesquisa desenvolvida no ano de 2016 pelo professor Dr. Leandro Hahn e pelo acadêmico na época e atualmente agrônomo, Marcos Matos Ender, foi publicado em uma das revistas científicas mais respeitadas na área de ciências agrárias: revista Agronomy.
A revista possui alto fator de impacto (4,117). O estudo contou com apoio do Fundo de Apoio à Pesquisa (Fap), além do apoio da Epagri, Estação Experimental de Caçador, onde o professor Leandro é pesquisador.
A pergunta que norteou o estudo: “É possível obter um diagnóstico nutricional de plantas de alho somente com coletas a campo”, além de questionar se o uso de técnicas de aprendizagem de máquina (machine learning), poderá nos prover este diagnóstico e predizer a produtividade de lavouras de alho em clima subtropical.
Integrando um robusto banco de dados com informações sobre rendimento, manejo do solo e de plantas, teores de nutrientes no solo e folha e dados de clima, os pesquisadores conseguiam estimar o rendimento do alho em 85,5% e a classificação comercial dos bulbos em 91,2%, bem como a sequência de nutrientes que mais limitam a produção.
Estes resultados foram publicados em artigo intitulado “Local factors impact accuracy of garlic tissue test diagnosis”, que foi elaborado em parceria com importantes instituições de ensino do Brasil (Ufsm, Unesp e Ufpr) e do Canadá (Université Laval, Québec, Canada).
O artigo pode ser acessado em https://www.mdpi.com/2073-4395/12/11/2714
