Sensores vestíveis em folhas e <i>machine learning</i> para o monitoramento em tempo real da perda de água de plantas sob condições do microclima variáveis

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: Barbosa, Júlia Adorno
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertacoes da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Química de São Carlos
• Palavras-chave em Português: agricultura de precisão; aprendizado de máquina; espectroscopia de impedância elétrica; soja; sensores vestíveis 4.0; soybean; Precision agriculture; machine learning; electrical impedance spectroscopy; wearable sensors 4.0
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/75/75135/tde-16012026-162549/

Esta tese aborda o desenvolvimento de sensores vestíveis impedimétricos para o monitoramento contínuo e em tempo real da perda de água nas folhas (LWC, <i>loss of water content</i>) de culturas como soja e cana-de-açúcar, mesmo sob variações de temperatura (T) e umidade (H). Acoplados a técnicas de <i>machine learning</i> (ML), esses sensores permitem quantificar a LWC de forma precisa e não destrutiva, requisito essencial para a agricultura de precisão e estudos de agroquímicos. Os principais desafios incluem adesão à folha, biocompatibilidade a longo prazo, escalabilidade, reprodutibilidade e acurácia em microclimas variáveis, para os quais esta tese propõe soluções. Os eletrodos foram fixados às folhas com fita adesiva e conectados a um potenciostato portátil de baixo consumo, com transmissão sem fio a um smartphone. Inicialmente, utilizaram-se filmes freestanding de níquel (SANS) e papel pirolisado (PGP). Os SANS apresentaram sensibilidades de 27,0 &Omega;k %^-1 e os PGP de 17,5 &Omega;k %^-1, mantendo a impedância estável mesmo sob vento de 2,00 m s^-1. Mapas de nanofluorescência confirmaram a biocompatibilidade dos SANS após 27 dias em folhas de soja. Para elevar a condutividade do PGP, foi realizado um recozimento em vapor de isopropanol, formando uma nanocamada grafítica (~15 nm) que reduziu a resistividade de 110 ± 8 para ~7 m&Omega; cm e aumentou a sensibilidade para 85,2 &Omega;k %^-1 (a 10² Hz). Contudo, o PGP não apresentou estabilidade mecânica em ensaios prolongados e deixou de ser utilizado. Como solução, foram empregados os SANS_Au, versão otimizada dos SANS, com maior estabilidade química e mecânica em longo prazo sob exposição real a T e H. Esses sensores foram aplicados em experimentos de 5 a 8 dias em casa de vegetação com microclima variável. Primeiramente, calibrações com folhas cortadas (0100% de LWC por gravimetria) permitiram treinar modelos de ML acurados, validados por experimentos independentes e alinhados ao conceito de sensor 4.0. Em seguida, o modelo foi aplicado em plantas vivas, revelando que valores pontuais de Z não são adequados ao monitoramento do estresse hídrico; em contraste, a análise da tendência de Z, ou taxa de variação, foi mais eficaz em detectar alterações no LWC. Além disso, modelos multivariados que integraram Z com T e H atingiram a maior acurácia na predição em experimentos prolongados sob condições ambientais variáveis. Por fim, uma análise de maturidade tecnológica classificou o sistema em TRL 5, com custo estimado de R$ 23.412,50 para a primeira implementação. Essa abordagem abre novas perspectivas para a agricultura de precisão e estudos agroquímicos, simplificando o monitoramento e ampliando a capacidade de análise do estresse hídrico em tempo real e com alta resolução no campo.