{"id":54711,"date":"2026-10-02T07:47:52","date_gmt":"2026-10-02T10:47:52","guid":{"rendered":"https:\/\/ellasmagazine.com.br\/natureza-eco\/?p=54711"},"modified":"2026-10-02T07:47:54","modified_gmt":"2026-10-02T10:47:54","slug":"ia-cheiros-repelem-abelhas-pesticidas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ellasmagazine.com.br\/natureza-eco\/ia-cheiros-repelem-abelhas-pesticidas\/","title":{"rendered":"IA analisa 50 milh\u00f5es de mol\u00e9culas e descobre cheiros capazes de afastar abelhas dos pesticidas"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Uma abelha se aproxima de uma \u00e1rea florida e, de repente, muda de rota. N\u00e3o h\u00e1 predador \u00e0 vista nem barreira f\u00edsica no caminho. O que a fez desviar foi um cheiro, captado por um sistema olfativo capaz de distinguir uma quantidade impressionante de subst\u00e2ncias no ar. Foi justamente esse mecanismo que um grupo de cientistas decidiu explorar para tentar resolver um problema antigo da agricultura: como manter os polinizadores longe do contato direto com pesticidas sem comprometer a prote\u00e7\u00e3o das lavouras.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pesquisadores da Universidade da Calif\u00f3rnia em Riverside, nos Estados Unidos, recorreram ao aprendizado de m\u00e1quina para vasculhar um universo praticamente imposs\u00edvel de testar manualmente. O estudo, liderado pelo professor Anandasankar Ray em parceria com o entomologista Boris Baer, foi publicado na revista cient\u00edfica eLife em setembro de 2026.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Um filtro para 50 milh\u00f5es de possibilidades<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A escala do trabalho ajuda a entender por que a tarefa nunca tinha avan\u00e7ado dessa forma. O sistema olfativo das abelhas re\u00fane mais de 200 receptores de odor, o que torna a esp\u00e9cie extremamente sens\u00edvel a sinais qu\u00edmicos usados para localizar flores e fontes de alimento. Essa mesma sensibilidade, no entanto, dificulta a busca por cheiros que provoquem o efeito contr\u00e1rio: afastar, em vez de atrair.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Testar cada composto isoladamente em campo seria invi\u00e1vel. Por isso, a equipe treinou um modelo de aprendizado de m\u00e1quina com dados sobre estrutura qu\u00edmica e comportamento de insetos, incluindo experimentos anteriores com moscas-das-frutas. Depois de ajustado, o algoritmo analisou mais de 50 milh\u00f5es de mol\u00e9culas e apontou cerca de 130 compostos com potencial repelente. Ray destacou que o avan\u00e7o n\u00e3o dependeu de um volume gigantesco de dados, e sim de informa\u00e7\u00f5es de boa qualidade combinadas a um processo de refinamento cont\u00ednuo do modelo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Do laborat\u00f3rio ao campo aberto<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A lista reduzida pelo algoritmo passou ent\u00e3o por testes controlados em laborat\u00f3rio e, na sequ\u00eancia, por experimentos com abelhas forrageando livremente ao ar livre. Sete compostos selecionados mostraram efeito repelente tamb\u00e9m nessas condi\u00e7\u00f5es reais, fora do ambiente controlado.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esse detalhe importa porque, h\u00e1 duas d\u00e9cadas, desde que as fam\u00edlias de receptores olfativos de insetos foram mapeadas, nenhum repelente novo havia sido registrado para uso comercial nos Estados Unidos. A dificuldade de validar candidatos em campo \u00e9 uma das raz\u00f5es para essa estagna\u00e7\u00e3o, e \u00e9 justamente essa etapa que o estudo conseguiu atravessar com sucesso.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Proteger a lavoura sem perder a abelha<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A proposta n\u00e3o altera a toxicidade dos pesticidas. A l\u00f3gica \u00e9 outra: em vez de tornar o produto mais seguro, os cientistas tentam convencer a abelha a n\u00e3o se aproximar da \u00e1rea tratada durante o per\u00edodo de maior risco. Funciona como um aviso que o inseto consegue captar pelo olfato, antes mesmo de entrar em contato com a subst\u00e2ncia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Os compostos identificados tamb\u00e9m abrem possibilidades al\u00e9m da lavoura. A mesma tecnologia pode ajudar a reduzir conflitos entre abelhas e humanos em espa\u00e7os p\u00fablicos, como hospitais e \u00e1reas residenciais, e dar suporte a opera\u00e7\u00f5es agr\u00edcolas que precisam controlar a poliniza\u00e7\u00e3o, caso de algumas variedades de frutas sem sementes.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O que ainda falta para chegar \u00e0 lavoura<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O estudo n\u00e3o encerra o processo. Antes de qualquer aplica\u00e7\u00e3o comercial, os pesquisadores precisam avaliar como os repelentes se comportam quando aplicados junto a um pesticida em uso real, por quanto tempo o efeito se mant\u00e9m sob condi\u00e7\u00f5es de pulveriza\u00e7\u00e3o no campo e qual caminho regulat\u00f3rio esse tipo de aditivo precisaria seguir para ser aprovado. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A publica\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m registra potenciais conflitos de interesse ligados \u00e0 propriedade intelectual e ao financiamento da pesquisa, informa\u00e7\u00e3o relevante diante de uma futura comercializa\u00e7\u00e3o dos compostos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Uma barreira que s\u00f3 a abelha percebe<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O estudo representa uma aplica\u00e7\u00e3o pouco comum da intelig\u00eancia artificial no campo: em vez de dirigir maquin\u00e1rio ou calcular produtividade, o algoritmo ajudou a decifrar um sistema sensorial inteiro, reduzindo milh\u00f5es de possibilidades a um punhado de candidatos vi\u00e1veis para teste. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se o desenvolvimento avan\u00e7ar pelas pr\u00f3ximas etapas regulat\u00f3rias, o resultado poder\u00e1 ser uma ferramenta invis\u00edvel aos olhos humanos. Para a abelha, o aviso estar\u00e1 no ar, guiando cada decis\u00e3o de voo antes que o risco apare\u00e7a.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Modelo de aprendizado de m\u00e1quina reduziu um universo de 50 milh\u00f5es de compostos a pouco mais de 130 candidatos, testados depois em campo com abelhas forrageando livremente.<\/p>\n","protected":false},"author":990034,"featured_media":54712,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","jetpack_post_was_ever_published":false,"_ppma_block_editor_authors":""},"categories":[707],"tags":[],"ppma_author":[710],"class_list":["post-54711","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-agro-do-futuro-inovacao","author-suzanamachado"],"authors":[{"term_id":710,"user_id":990033,"is_guest":0,"slug":"suzanamachado","display_name":"Suzana Machado","avatar_url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/34744d3f8b3d8a95e0f9e2e4eb3bd970696971266240a79032684ab62a41bbaf?s=96&d=mm&r=g","author_category":"","first_name":"Suzana","last_name":"Machado","user_url":"","job_title":"","description":"M\u00e3e, empreendedora, educadora e apaixonada por plantas e animais. 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