Maior produtor de soja do mundo, o Brasil tem sua balança comercial fortemente atrelada ao grão. Além da importância econômica, a cultura da soja é considerada um pilar fundamental para a segurança alimentar no mundo, sendo amplamente utilizada na produção de alimentos, ração animal, biocombustíveis e em insumos da indústria cosmética. Diante dessa relevância, pesquisadores da USP São Carlos uniram suas expertises para prever como a cultura pode ser afetada por condições como altas temperaturas, seca e níveis elevados de gás carbônico – características cada vez mais presentes no contexto da emergência climática.

Publicado na revista Food Research International, o estudo contou com a participação da pesquisadora Cibele Russo, do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), e combinou experimentos biológicos com modelagem estatística e inteligência artificial (IA).

“A pesquisa inova ao articular uma modelagem estatística tradicional, baseada em modelos lineares generalizados e planejamento de experimentos, com técnicas de aprendizado de máquina, utilizadas para simular cenários que não podem ser reproduzidos com facilidade em laboratório”, explica a docente do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos.

A expectativa dos pesquisadores era que os efeitos combinados dos estresses ambientais iriam reduzir drasticamente a produção do grão. No entanto, segundo a doutoranda Janaina da Silva Fortirer, do Programa Interunidades de Pós-graduação em Bioinformática, a simulação revelou um comportamento diferente.

“O aumento da concentração de gás carbônico impulsiona a produção de soja, ao mitigar parte dos danos causados pelas altas temperaturas e pela seca. Entretanto, se por um lado há aumento da biomassa e do rendimento dos grãos, por outro esse ganho vem acompanhado de uma queda na qualidade nutricional”, relata a primeira autora do artigo.

Compreender essa dinâmica, segundo a pesquisadora, é fundamental para orientar estudos futuros e antecipar os impactos das mudanças climáticas na agricultura do país.

Como a pesquisa foi feita

Para chegar a esses resultados, os pesquisadores partiram de experimentos conduzidos em condições que simulavam cenários futuros, com variações de temperatura, disponibilidade de água e concentração de gás carbônico, tanto de forma isolada quanto em combinações duplas. A plantação foi acompanhada durante todo o ciclo de desenvolvimento da planta, com dados sendo coletados no início, na fase intermediária e ao final, com 125, quando foi feita a colheita.

Os grãos da soja passaram então por uma análise bioquímica detalhada, que incluiu a medição de proteínas, lipídios, açúcares, amido e aminoácidos. Essa etapa permitiu avaliar não apenas a produtividade, mas também as alterações na qualidade nutricional da soja sob diferentes condições ambientais.

Com base nesses dados, os pesquisadores aplicaram modelos lineares generalizados, uma abordagem estatística capaz de lidar com relações não lineares entre as variáveis. “Levando em conta as especificidades dos dados, propus o uso desses modelos, o que nos permitiu avaliar a interação entre os diferentes fatores e seus efeitos sobre a produção e a qualidade do grão”, explica Cibele.

Entretanto, os pesquisadores também queriam analisar o chamado “efeito triplo”, que envolve a ação simultânea de gás carbônico elevado, altas temperaturas e seca. Segundo Janaina, reproduzir essas três condições ao mesmo tempo em laboratório ainda é difícil em muitos contextos. “Tínhamos os dados de cada condição separadamente, mas não era possível reunir os três fatores ao mesmo tempo no laboratório. Simular os três agentes ao mesmo tempo exige uma estrutura complexa, além de alto investimento e tempo para implementação”, afirma.

Diante desse desafio, a equipe recorreu à ciência de dados. Utilizando os resultados dos experimentos duplos como base, foram aplicados algoritmos de aprendizado de máquina para simular o efeito combinado dos três fatores. Entre os modelos testados, o XGBoost apresentou maior precisão nas previsões.

As simulações indicaram que, sob o efeito triplo, a soja apresentaria aumento de 35% nos açúcares solúveis e de até 175% nos aminoácidos. Por outro lado, os resultados apontaram uma redução de 20% no amido e de cerca de 6% no teor de proteína dos grãos, evidenciando o impacto direto das mudanças climáticas na qualidade nutricional da soja.

“Essa perda é um ponto de atenção tanto para a segurança alimentar quanto para as políticas de exportação, já que o valor nutricional é um fator estratégico para a competitividade da soja brasileira”, afirma Janaina.

Aplicação das Ciências de Dados

O avanço da pesquisa conduzida pela doutoranda Janaina Fortirer só se tornou possível a partir da incorporação de ferramentas da ciência de dados. Formada em Biologia, ela buscou, em 2024, o MBA em Ciências de Dados do ICMC e do CeMEAI para aprofundar seus conhecimentos em estatística e aprendizado de máquina e, assim, conseguir lidar com a análise de um conjunto de dados experimentais.

“Os experimentos haviam sido realizados entre 2019 e 2020, mas as informações permaneceram sem exploração por anos. Faltava, até então, uma abordagem metodológica capaz de extrair respostas mais complexas desses dados”, comenta Janaina.

Foi nesse contexto que surgiu a parceria com a professora Cibele, que atuou como orientadora no MBA e passou a colaborar diretamente com a pesquisa.

“O trabalho ficou muito interessante porque a gente conseguiu mobilizar diferentes abordagens ao longo do processo. Eu costumo dizer aos alunos que o cientista de dados constrói uma espécie de caixa de ferramentas, que vai sendo ampliada ao longo da formação. E quanto mais ferramentas ele tem, melhor tende a ser a qualidade dos modelos e das previsões”, explica Cibele.

Para a doutoranda, o tipo de abordagem proposta na pesquisa abre caminho para aplicações práticas no campo. “A partir de dados coletados ainda nas fases iniciais do cultivo, produtores podem estimar a produtividade da lavoura e antecipar decisões de manejo, reduzindo riscos e perdas. Além disso, os resultados contribuem para o desenvolvimento de cultivares mais resistentes a condições extremas, cada vez mais frequentes em cenários de mudanças climáticas”, diz.

A pesquisa também reforça que a qualidade do grão é tão estratégica quanto a quantidade produzida. Para consumo alimentar, o teor de proteína é um dos principais critérios. Já na produção de óleo, outros componentes ganham relevância.

“Dependendo da finalidade, as características da soja ganham pesos diferentes. No caso do óleo, por exemplo, o teor de ácido linolênico precisa ser monitorado, porque variações podem afetar o odor e a qualidade do produto final”, explica Janaina.

Para a docente do MBA em Ciências de Dados, a publicação do estudo em uma revista de alto impacto, com fator de impacto 8.0 e classificação Qualis A1 na área de Ciência de Alimentos, reforça a relevância da pesquisa e o potencial da integração entre diferentes áreas do conhecimento para enfrentar desafios complexos como os impostos pelas mudanças climáticas.