Pesquisadores da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuria (Embrapa) em parceria com duas empresas de tecnologia desenvolveram um novo algoritmo de inteligncia artificial capaz de analisar com preciso alteraes nas folhas de plantas que antes s seriam possveis em exames feitos de forma manual por especialistas.
A tecnologia possibilita automatizar a rotulagem com anotaes de dados de classificao e na identificao de plantas doentes por meio de imagens.
Com isso, os pesquisadores esperam dar agilidade s tomadas de deciso no campo, com redues de perdas nas produes e melhorias no uso de recursos naturais.
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Os primeiros resultados do experimento feito com folhas de soja foram divulgados na ltima tera-feira (7). De acordo com os pesquisadores, a tecnologia poder ser aplicada em outros tipos de produo (veja abaixo).
Alm disso, o sistema de reconhecimento pode ser adicionado em mquinas agrcolas, drones ou celulares.
O trabalho, que comeou em 2022, contou com a participao das empresas Macnica DHW, que integra a operao da Amrica do Sul do grupo japons Macnica Inc., e a InnerEye, de Israel.
Para fazer os testes foram escolhidas duas doenas que causam sintomas distintos nas folhas de soja: a ferrugem asitica e o odio, relevante na Regio Sul do Brasil. Com a utilizao do equipamento foi possvel diferenciar as folhas doentes e as saudveis.
A ferrugem asitica da soja a mais severa doena da cultura, podendo levar a perdas de at 80%, se no controlada. Os custos com a doena ultraam os US$ 2 bilhes por safra no Brasil, segundo levantamentos do Consrcio Antiferrugem.
COMO FUNCIONOU O EXPERIMENTO
Os sinais neurais de dois especialistas da Embrapa Soja foram capturados por um capacete com eletrodos;
Ambos avaliaram cerca de 1,5 mil imagens de folhas doentes e saudveis para os testes;
Por meio da captura de ondas cerebrais, a soluo capaz de identificar as experincias, os julgamentos e as classificao que eles fazem das imagens observadas pelos especialistas;
Os modelos gerados a partir das correntes eltricas espontneas emitidas no crebro dos especialistas e do software permitem treinar o algoritmo de inteligncia artificial padro para deixar cada vez mais prximo do critrio utilizado pelo especialista na identificao visual de doenas em plantas;
Aps a captura dos sinais cerebrais que especialistas emitem ao visualizar imagens de plantas doentes, o software automatiza o diagnstico tornando a etapa mais rpida e eficiente;
Os resultados obtidos comparando os algoritmos ps-treinamento indicam que praticamente esto no mesmo nvel de preciso dos especialistas.
RESULTADOS E PRXIMOS OS
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Fotos: Reproduo
Com durao mdia de meia hora, cada sesso com os pesquisadores possibilitou rotular mais de mil imagens, tarefa que no sistema manual demoraria dias.
“A juno das imagens rotuladas – doente/saudvel – com os sinais cerebrais dos especialistas resultou na melhora do desempenho do modelo, indicando a viabilidade do uso da inteligncia artificial”, explica o pesquisador da Embrapa Agricultura Digital Jayme Barbedo.
Alm do ganho em agilidade no processo de classificao e anotao de dados, Barbedo explica que o sistema tambm possui “mecanismos de correo de possveis erros, tornando o modelo que treinado mais confivel”.
Agora, o projeto deve avanar na identificao do tipo de doena presente no cultivo de soja, iniciando pelas comercialmente mais significativas. Tambm est sendo avaliado a incluso das culturas de milho e caf nos experimentos.
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Com o aprimoramento da soluo, o pesquisador aponta, ainda, a pertinncia do uso da tecnologia na estratgia de rotao das pastagens da pecuria leiteira, rea em que faltam especialistas. Ele explica que durante o processo de rotao das pastagens, o recurso poder ajudar na identificao do melhor local para a instalao dos piquetes.
Fonte: G1