Sensores vestíveis em folhas e machine learning para o monitoramento em tempo real da perda de água de plantas sob condições do microclima variáveis - Barbosa, Júlia Adorno (2025)
Esta tese aborda o desenvolvimento de sensores vestíveis impedimétricos para o monitoramento contínuo e em tempo real da perda de água nas folhas (LWC, loss of water content) de culturas como soja e cana-de-açúcar, mesmo sob variações de temperatura (T) e umidade (H). Acoplados a técnicas de machine learning (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 Ωk %-1 e os PGP de 17,5 Ωk %-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 mΩ cm e aumentou a sensibilidade para 85,2 Ωk %-1 (a 102 Hz). Contudo, o PGP não apresentou estabilidade mecânica em ensaios prolongados e deixou de ser utilizado. Como solução, foram empregados os SANSAu, 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.