A fruticultura tem buscado Inteligência Artificial (IA) para aumentar a produtividade e sustentabilidade diante da variabilidade climática e demandas de mercado. Modelos de Machine Learning (ML) integrados a imagens de drones, sensoriamento remoto e dados meteorológicos demonstram maior precisão na previsão de rendimento do que métodos estatísticos tradicionais. Técnicas de visão computacional possibilitam identificação precoce de doenças e pragas em folhas e frutos, permitindo intervenções mais ágeis e redução de perdas. Sistemas de IA em fruticultura também visam otimizar processos pós-colheita, classificando qualidade externa e interna sem destruir amostras. Além disso, a adoção de Internet das Coisas (IoT) e edge computing em pomares facilita o monitoramento em tempo real e respostas preditivas a condições ambientais adversas (XU; GU; TIAN, 2022).

Redes neurais e ensemble methods combinados com dados de imagens aéreas e variáveis climáticas apresentam desempenho robusto na estimativa de produção antes da colheita. Métodos diretos, como contagem automática de frutos em imagens, e indiretos, como modelagem de séries temporais baseadas em históricos de safras, são complementares para a melhorar acurácia (HE et al., 2022). Estudos demonstram redução de erro em até 20 %
na previsão de rendimento em comparação a abordagens convencionais (PRABHAKAR et al., 2021).

Redes Neurais Convolucionais (CNNs) aplicadas a imagens de folhas e frutos têm alcançado sensibilidade superior a 90% na detecção de sintomas iniciais de patologias. Métodos de Explainable AI (XAI) visam tornar modelos de IA compreensíveis, aumentando a confiança de técnicos para adoção de sistemas automatizados (GOEL; PANDEY, 2022). O sensoriamento distribuído em pomares registra umidade do solo, temperatura e radiação, alimentando modelos preditivos de estresse hídrico e condições favoráveis a doenças. O processamento em edge devices permite inferência local, reduzindo latência e garantindo funcionamento em locais com conectividade limitada  (HAYAJNEH et al., 2023).

Revisões de IoT em agricultura ressaltam benefícios de alertas em tempo real para irrigação automática e aplicação de defensivos de forma precisa (XU; GU; TIAN, 2022). 

Sistemas de visão computacional e ML classificam frutas por maturação e identificam defeitos externos em linhas de triagem com alta eficiência, reduzindo rejeitos de boa fruta. Técnicas de espectroscopia acopladas a ML avaliam atributos internos, como teor de açúcar e firmeza, sem destruir amostras, otimizando roteamento para mercados adequados (CRUZ et al., 2022).

Pesquisas em robótica agrícola empregam IA para percepção de frutos em ambientes variáveis e planejamento de trajetórias de robôs colhedores. Estudos apontam desafios de robustez diante de iluminação dinâmica e oclusões naturais, mas ressaltam potencial de redução de custos de mão de obra (PRABHAKAR et al., 2021).

TinyML ou execução de modelos de aprendizado de máquina em dispositivos muito pequenos e de baixo consumo, permite classificação de variedades ou maturação de frutos no campo com eficiência energética, viabilizando IA em pomares remotos (HAYAJNEH et al., 2023). Federated Learning treina modelos colaborativos entre fazendas sem compartilhar dados brutos, preservando privacidade e ampliando conjuntos de treinamento (DEMBANI et al., 2025).

A obtenção de conjuntos de dados de alta qualidade é complexa devido à variação de cultivares, fases de crescimento e condições ambientais que exigem grande volume de imagens rotuladas e dados padronizados (MANONMANI et al., 2024). A infraestrutura de IoT em áreas rurais pode enfrentar limitações de conectividade e custo de implantação (XU; GU; TIAN, 2022). A explicabilidade de modelos complexos demanda técnicas de XAI, que
podem aumentar a carga computacional (GOEL; PANDEY, 2022). Questões de privacidade e segurança de dados dos produtores surgem ao compartilhar informações entre cooperativas em treinamentos cooperativos. A adoção de robótica enfrenta desafios de robustez e adaptação à variabilidade de campo (PRABHAKAR et al., 2021).

Espera-se avanços em Digital Twins para pomares, ou seja, representações virtuais realistas de objetos ou processos reais, como um pomar digital que espelha o pomar físico, simulando cenários de manejo antes de implementá-los fisicamente, reduzindo riscos e custos experimentais (ARIESEN-VERSCHUUR; VERDOUW; TEKINERDOGAN, 2022). A robótica da colheita evoluiu com IA melhorada em percepção 3D e planejamento adaptativo,  aumentando a viabilidade em ambientes externos dinâmicos (PRABHAKAR et al., 2021).

Modelos federados expandiram a colaboração entre pomares, preservando privacidade e melhorando a generalização de modelos entre regiões (DEMBANI et al., 2025). A integração de dados climáticos preditivos com ML auxiliará em práticas de irrigação mais sustentáveis e uso otimizado de agroquímicos (HE et al., 2022). Essas inovações têm potencial para tornar a fruticultura mais resiliente diante de mudanças climáticas e exigências de  mercado (ZHANG et al., 2025).

A IA na Fruticultura oferece oportunidades substanciais para melhorar previsões de rendimento, detectar doenças, monitorar condições ambientais, otimizar pós-colheita e automatizar colheita. Superar desafios de dados, infraestrutura, explicabilidade e privacidade é crucial para a adoção ampla. Colaborações entre pesquisadores, produtores e empresas de tecnologia são essenciais para validar soluções em campo e adaptá-las localmente.

*Autores: Alcídia Cristina Rodrigues Oliveira Bergland, Mestranda em Tecnologia de Alimentos, Pesquisadora em IA e visão computacional, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Goiano (IF Goiano - Campus Rio Verde), e-mail: [email protected] - Uender Carlos Barbosa, Mestrando em Tecnologia de Alimentos, Pesquisador em IA e visão computacional aplicadas à agricultura; Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Goiano (IF Goiano - Campus Rio Verde), e-mail: [email protected] - Daniel Emanuel Cabral de Oliveira, Doutor em Ciências Agrárias-Agronomia, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Goiano (IF Goiano - Campus Rio Verde), e-mail: [email protected] - Juliana Aparecida Célia, Doutora em Ciências Agrárias, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Goiano (IF Goiano - Campus Rio Verde), e-mail: [email protected] Marco Antônio Pereira da Silva, Doutor em Ciência Animal, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Goiano (IF Goiano - Campus Rio Verde); e-mail: [email protected] 

Referências Bibliográficas: ARIESEN-VERSCHUUR, N.; VERDOUW, C.; TEKINERDOGAN, B. Digital Twins in greenhouse horticulture: A review. Computers and Electronics in Agriculture, v. 199, Art. 107183, 2022. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.107183. CRUZ, M.; MAFRA, S.; TEIXEIRA, E.; FIGUEIREDO, F. Smart Strawberry Farming Using Edge Computing and IoT. Sensors, v. 22, p. 5866, 2022. DOI: https://doi.org/10.3390/s22155866. DEMBANI, R.; KARVELAS, I.; AKBAR, N. A.; RIZOU, S.; TEGOLO, D.; FOUNTAS, S. Agricultural data privacy and federated learning: A review of challenges and opportunities. Computers and Electronics in Agriculture, v. 232, p. 110048, 2025. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2025.110048. GOEL, S.; PANDEY, K. A Survey on Deep Learning Techniques in Fruit Disease Detection. International Journal of Distributed Systems and Technologies, v. 13, p. 1-19, 2022. DOI: https://doi.org/10.4018/IJDST.307901. HAYAJNEH, A. M.; BATAYNEH, S.; ALZOUBI, E.; ALWEDYAN, M. TinyML Olive Fruit Variety Classification by Means of Convolutional Neural Networks on IoT Edge Devices. AgriEngineering, v. 5, p. 2266-2283, 2023. DOI: https://doi.org/10.3390/agriengineering5040139. HE, L.; FANG, W.; ZHAO, G.; WU, Z.; FU, L.; LI, R.; MAJEED, Y.; DHUPIA, J. Fruit yield prediction and estimation in orchards: A state-of-the-art comprehensive review for both direct and indirect methods. Computers and Electronics in Agriculture, v. 195, p. 106812, 2022. DOI:  https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.106812.  ISLAM, K. M. Artificial Intelligence in Precision Fruit Agriculture: Sustainability, Innovations, and Outlook. OSF Preprint, 2025.  DOI: https://doi.org/10.31219/osf.io/emz58_v1. MANONMANI, S.; SENTHILKUMAR, S.; GOVIND AKSHARA, U. S.; MANIVANNAN, S. Application of Artificial Intelligence in Fruit Production: A Review. Agricultural Science Digest, v. 44, n. 1, p. 01-05, 2024. DOI: 10.18805/ag.D-5482. PRABHAKAR, M.; PURUSHOTHAMAN, R.; ORLY ENRIQUE, A.-A.; PÉREZ-RUIZ, M. Intelligent Fruit Yield Estimation for Orchards Using Deep Learning Based Semantic Segmentation Techniques-A Review. Frontiers in Plant Science, v. 12, 2021. DOI: https://doi.org/10.3389/fpls.2021.684328. XU, J.; GU, B.; TIAN, G. Review of agricultural IoT technology.  Artificial Intelligence in Agriculture, v. 6, p. 10-22, 2022. DOI: https://doi.org/10.1016/j.aiia.2022.01.001. ZHANG, R.; ZHU, H.; CHANG, Q.; MAO, Q. A Comprehensive Review of Digital Twins Technology in Agriculture. Agriculture, v. 15, p. 903, 2025. DOI: https://doi.org/10.3390/agriculture15090903.