16 de fevereiro de 2026

No QuickTrials, estamos constantemente à procura de formas de facilitar a sua vida e melhorar a exatidão e a consistência dos ensaios de campo. Eis uma antevisão de algumas funcionalidades de IA interessantes em que estamos a trabalhar, que abrem novas possibilidades para a recolha de dados de ensaios.

Medições baseadas em IA
Utilizando modelos de IA de ponta, o QuickTrials pode preencher automaticamente determinadas medições a partir de fotografias da parcela ou da planta. Em vez de introduzir determinados tipos de dados, o pessoal no terreno poderá tirar uma fotografia e deixar que a IA detecte e calcule os valores resultantes. Alguns exemplos de como isto pode ser utilizado são:

Cálculo do coberto vegetal

Utilizar imagens aéreas ou ao nível do solo para analisar a extensão da cobertura foliar sobre o solo. Avaliar a densidade das plantas, a uniformidade do crescimento e os potenciais impactos na produção com base nos cálculos da cobertura do dossel.

Contagem de plantas e frutos

Imagens de grande plano ou de cima das parcelas para detetar e quantificar plantas individuais, plântulas, flores ou frutos. Permite previsões precisas de rendimento, avaliações de estabelecimento de povoamentos e testes de desempenho de variedades.

Diagnóstico de carência de nutrientes

Imagens de folhas em grande plano com iluminação uniforme para reconhecer a descoloração das folhas devido à falta de nutrientes. Pode ser utilizado em ensaios de fertilidade do solo ou para otimizar as aplicações de nutrientes.

Deteção de doenças e pragas

Fotografias macro de folhas, caules ou frutos com manchas, murchidão ou insectos para identificar sintomas visuais de determinadas doenças ou pragas. Suporta ensaios de eficácia de tratamento, intervenção precoce e avaliações de criação de resistência.

Identificação de ervas daninhas e mapeamento da densidade

Imagens de campo de grande ângulo ou imagens de drones que capturam ervas daninhas entre as culturas em diferentes fases de crescimento para classificar as espécies de ervas daninhas e estimar a sua cobertura. Auxilia estudos de eficácia de herbicidas, estratégias de gestão de ervas daninhas e gestão integrada de pragas.

Monitorização do crescimento das plantas

Imagens sequenciais de vista lateral ou de cima para baixo das mesmas parcelas em intervalos regulares para acompanhar métricas como altura, área foliar ou biomassa ao longo do tempo. Avalia o desenvolvimento da cultura em ensaios, respostas de fertilizantes e efeitos de stress ambiental.

Avaliação do estado de preparação para a colheita

Fotografias direcionadas de frutos, grãos ou vagens durante as fases finais de crescimento para avaliar a maturidade da cultura com base na cor, tamanho ou indicadores de maturação. Utilizadas para otimizar o tempo de colheita, avaliações de qualidade ou calcular métricas como a perda pós-colheita.

Estamos a explorar estas e outras formas de utilizar fotografias capturadas no QuickTrials em conjunto com as nossas capacidades de IA para aumentar os seus dados de ensaios. Esta abordagem ajuda a reduzir algumas das conjecturas e erros humanos, ao mesmo tempo que lhe fornece pontos de dados e métricas adicionais para comparação.

Há mais formas de utilizar as nossas capacidades de IA, por isso, informe-nos se tiver uma necessidade ou ideia específica que gostaria que explorássemos. Temos mais funcionalidades baseadas em IA a caminho e gostamos sempre de ouvir os seus comentários.

Melhor software de gestão de ensaios 2026

QuickTrials foi reconhecido como o melhor software de gerenciamento de testes de campo agronômico em 2026! Gostaríamos de agradecer muito à Agri Business Review por este incrível prêmio. Isso nos motiva a trabalhar ainda mais para nossos clientes e alimenta nossa missão de transformar os testes de campo com software poderoso e IA atraente!