Summit Agro
Inteligência artificial pode detectar doenças em cultivos
Tecnologia que simula processos cerebrais para detectar automaticamente doenças em lavouras está em fase de teste
3 minutos de leitura 13/04/2023 - 14:08
Por: Summit agro
A tecnologia sempre foi parceira do agronegócio, e cada nova fase do desenvolvimento abre inúmeras possibilidades para o potencial produtivo do setor. Um novo equipamento pode revolucionar a maneira de detectar doenças em plantações e ajudar a economizar bilhões de reais. Trata-se de uma tecnologia capaz de usar a inteligência artificial (IA) para identificar plantas doentes.
Mais incrível do que a proposta é a execução do projeto: o sistema simula o funcionamento do cérebro de especialistas na hora de analisar as plantas e replica o modo de raciocínio para apontar os cultivos que apresentam algum problema. A tecnologia, que está em fase de testes, foi trazida ao Brasil pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) e é desenvolvida a partir de uma parceria com as empresas Macnica DHW e InnerEye.
Objetivo da nova tecnologia
O objetivo desse novo sistema é utilizar técnicas de machine learning e big data para facilitar o modo como doenças e pragas em plantações são descobertas. Isso pode baratear e agilizar a detecção de problemas nos cultivos e significar muita economia em defensivos e outras técnicas de manejo para produtores.
Como funciona essa inteligência artificial?
O modo de funcionamento do sistema pode parecer ter saído de filmes de ficção científica, mas já é utilizado para identificar malas com conteúdo perigoso em aeroportos da Europa.
O processo tem o seguinte protocolo: em um primeiro momento, o equipamento BrainTech, da InnerEye é utilizado para mapear o funcionamento do cérebro de especialistas. Isso é feito com a captura de eletrodos, realizada por um capacete que atua como um eletroencefalograma, enquanto imagens de plantas saudáveis e doentes são mostradas para quem utiliza o equipamento.
Com base nos padrões de funcionamento do cérebro, o sistema aprende os sinais que as plantas doentes apresentam, como coloração, irregularidades no formato, tamanho, etc. Para garantir a eficácia do equipamento, o sistema tem métodos para notar se os especialistas piscaram e até se estiveram distraídos durante a apresentação. Nesses casos, os dados são descartados, e as imagens aparecem novamente em outro momento.
Posteriormente, o sistema tem a capacidade de aprender a diagnosticar as plantas de forma autônoma, com base nos padrões aprendidos e no aumento do banco de dados inserido.
Experimentos com a inteligência artificial
Os primeiros testes começaram em abril de 2022 e focaram duas doenças que assustam produtores de soja: oídio e ferrugem da soja. Estima-se que o Brasil perde mais de US$ 2 bilhões por safra com problemas relacionados à ferrugem da soja. O oídio, por sua vez, causa perdas de 10% a 35% da produção das áreas afetadas.
Depois de definidas essas doenças, o experimento capturou os sinais cerebrais de Rafael Soares e Cláudia Godoy, fitopatologistas da Embrapa Soja. Os dois avaliaram cerca de 1,5 mil imagens enquanto usavam o capacete coletor.
Depois de mapeadas as amostras, o sistema conseguiu identificar com alta precisão as plantas doentes. Os próximos passos da pesquisa são apresentar novas doenças ao sistema, principalmente as que causam maiores danos para a soja, e depois incluir outras culturas de relevância comercial, como o milho e o café.
Uso e desafios da inteligência artificial
Quando essa tecnologia chegar ao ponto de uso comercial, o agronegócio brasileiro pode sofrer uma verdadeira revolução. Os modelos treinados poderão ser inseridos em celulares ou máquinas agrícolas para identificar doenças onde não há mão de obra especializada.
Com isso, o número de agrodefensivos utilizados pode ser reduzido, utilizando-se apenas os produtos estritamente necessários. Isso maximizaria os lucros dos produtos, ao apresentar exatamente o tipo de manejo necessário para a produção.
Por enquanto, o maior desafio do sistema é capturar os modelos cerebrais dos maiores especialistas de cada área, o que garantirá a eficácia e a maior confiabilidade do sistema.
Fonte: Embrapa, Udop, Portal do Mato Grosso
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