Uma pesquisa divulgada pela revista científica Food Research International, conduzida por pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP), acendeu um alerta sobre o futuro da soja, o principal produto na exportação brasileira. O estudo revela que embora o gás carbônico (CO2) impulsione a quantidade de grãos, a composição química e nutricional da leguminosa também é afetada.
O Brasil responde por 39% da produção global de soja, sendo assim o maior produtor mundial. No entanto, as mudanças climáticas impõem desafios sem precedente. O estudo testou o impacto isolado e combinado de três fatores, sendo o CO2 elevado, calor excessivo e a falta de água.
O resultados mostram que o o CO2 funciona como um fertilizante potente, capaz de aumentar a produção de grãos em até 142% quando analisado sozinho. O problema surge quando os outros "vilões" entram em cena: o calor extremo pode reduzir a colheita em 91%, enquanto a seca causa perdas de cerca de 60%.
“Efeito triplo” e a perda de qualidade da soja
O estudo também enfatiza uma novidade, que é o chamado “efeito triplo” (combinação de CO2 alto, calor e seca) realizada através de modelos avançados de inteligência artificial. As projeções indicam que, nesse cenário futuro, a produção poderia até crescer 50% (graças ao efeito compensatório do CO2), mas a um custo alto para a qualidade.
"O CO2 elevado pode mitigar parcialmente as perdas de rendimento causadas pela temperatura e seca, mas isso ocorre às custas da qualidade nutricional", alerta a equipe do estudo.
Entre as principais mudanças detectadas nas projeções estão:
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Queda na proteína e no amido: Redução de 6% na proteína e 20% no amido, nutrientes essenciais para a indústria de alimentos e ração animal.
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Mudança nas Ggorduras: Alterações no perfil de ácidos graxos, com redução do ácido linoleico, o que pode impactar a fabricação de produtos como o tofu e o óleo de cozinha.
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Aumento de açúcares e aminoácidos: Um salto de 175% nos aminoácidos e 35% nos açúcares solúveis, uma resposta da planta para tentar sobreviver ao estresse ambiental.
Inteligência Artificial no campo
Para chegar a essas conclusões, a equipe utilizou algoritmos de aprendizado de máquina, como o XGBoost. A tecnologia permitiu algo surpreendente, como prever a qualidade e a quantidade da colheita final, aos 125 dias, analisando apenas o estado da planta quando ela ainda é jovem, aos 60 dias de vida.
Essa capacidade de previsão antecipada é vista como uma ferramenta vital para o desenvolvimento de novas variedades de soja que sejam mais resistentes e mantenham o valor nutricional mesmo sob condições climáticas adversas.
Desafios para a segurança alimentar
A descoberta reforça que não basta garantir o volume da safra, é preciso assegurar que o alimento continue sendo nutritivo. Como o Brasil lidera o mercado global, essas mudanças na soja podem ter reflexos na economia e na segurança alimentar de diversos países que dependem da proteína brasileira.
O estudo conclui que a integração entre a fisiologia das plantas e o uso de modelos preditivos é o caminho para orientar programas de melhoramento genético e estratégias agrícolas que preparem o setor para os desafios do final do século 21.
*Estagiária sob supervisão de Aline Gouveia
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