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M\u00e1quina treina com pesquisadores da Embrapa e poder\u00e1 fazer an\u00e1lises mais r\u00e1pido que os especialistas, ajudando a reduzir preju\u00edzos. Primeiro teste foi com soja. Imagens de folhas de plantas foram analisadas por especialistas
\n\u00cdcaro Braga\/Ag\u00eancia ICA
\nPesquisadores da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecu\u00e1ria (Embrapa) em parceria com duas empresas de tecnologia desenvolveram um novo algoritmo de intelig\u00eancia artificial capaz de analisar com precis\u00e3o altera\u00e7\u00f5es nas folhas de plantas que antes s\u00f3 seriam poss\u00edveis em exames feitos de forma manual por especialistas.
\nA tecnologia possibilita automatizar a rotulagem com anota\u00e7\u00f5es de dados de classifica\u00e7\u00e3o e na identifica\u00e7\u00e3o de plantas doentes por meio de imagens.
\nCom isso, os pesquisadores esperam dar agilidade \u00e0s tomadas de decis\u00e3o no campo, com redu\u00e7\u00f5es de perdas nas produ\u00e7\u00f5es e melhorias no uso de recursos naturais.
\nOs primeiros resultados do experimento feito com folhas de soja foram divulgados na \u00faltima ter\u00e7a-feira (7). De acordo com os pesquisadores, a tecnologia poder\u00e1 ser aplicada em outros tipos de produ\u00e7\u00e3o (veja abaixo).
\nAl\u00e9m disso, o sistema de reconhecimento pode ser adicionado em m\u00e1quinas agr\u00edcolas, drones ou celulares.
\nForam escolhidas duas doen\u00e7as que causam sintomas distintos em cultivos de soja
\nC Godoy\/ Embrapa
\nO trabalho, que come\u00e7ou em 2022, contou com a participa\u00e7\u00e3o das empresas Macnica DHW, que integra a opera\u00e7\u00e3o da Am\u00e9rica do Sul do grupo japon\u00eas Macnica Inc., e a InnerEye, de Israel.
\nPara fazer os testes foram escolhidas duas doen\u00e7as que causam sintomas distintos nas folhas de soja: a ferrugem asi\u00e1tica e o o\u00eddio, relevante na Regi\u00e3o Sul do Brasil. Com a utiliza\u00e7\u00e3o do equipamento foi poss\u00edvel diferenciar as folhas doentes e as saud\u00e1veis.
\nA ferrugem asi\u00e1tica da soja \u00e9 a mais severa doen\u00e7a da cultura, podendo levar a perdas de at\u00e9 80%, se n\u00e3o controlada. Os custos com a doen\u00e7a ultrapassam os US$ 2 bilh\u00f5es por safra no Brasil, segundo levantamentos do Cons\u00f3rcio Antiferrugem.
\nComo funcionou o experimento
\nOs sinais neurais de dois especialistas da Embrapa Soja foram capturados por um capacete com eletrodos;
\nAmbos avaliaram cerca de 1,5 mil imagens de folhas doentes e saud\u00e1veis para os testes;
\nPor meio da captura de ondas cerebrais, a solu\u00e7\u00e3o \u00e9 capaz de identificar as experi\u00eancias, os julgamentos e as classifica\u00e7\u00e3o que eles fazem das imagens observadas pelos especialistas;
\nOs modelos gerados a partir das correntes el\u00e9tricas espont\u00e2neas emitidas no c\u00e9rebro dos especialistas e do software permitem treinar o algoritmo de intelig\u00eancia artificial padr\u00e3o para deixar cada vez mais pr\u00f3ximo do crit\u00e9rio utilizado pelo especialista na identifica\u00e7\u00e3o visual de doen\u00e7as em plantas;
\nAp\u00f3s a captura dos sinais cerebrais que especialistas emitem ao visualizar imagens de plantas doentes, o software automatiza o diagn\u00f3stico tornando a etapa mais r\u00e1pida e eficiente;
\nOs resultados obtidos comparando os algoritmos p\u00f3s-treinamento indicam que praticamente est\u00e3o no mesmo n\u00edvel de precis\u00e3o dos especialistas.
\nResultados e pr\u00f3ximos passos
\nCom dura\u00e7\u00e3o m\u00e9dia de meia hora, cada sess\u00e3o com os pesquisadores possibilitou rotular mais de mil imagens, tarefa que no sistema manual demoraria dias.
\n\u201cA jun\u00e7\u00e3o das imagens rotuladas \u2013 doente\/saud\u00e1vel \u2013 com os sinais cerebrais dos especialistas resultou na melhora do desempenho do modelo, indicando a viabilidade do uso da intelig\u00eancia artificial\u201d, explica o pesquisador da Embrapa Agricultura Digital Jayme Barbedo.
\nAl\u00e9m do ganho em agilidade no processo de classifica\u00e7\u00e3o e anota\u00e7\u00e3o de dados, Barbedo explica que o sistema tamb\u00e9m possui \u201cmecanismos de corre\u00e7\u00e3o de poss\u00edveis erros, tornando o modelo que \u00e9 treinado mais confi\u00e1vel\u201d.
\nAgora, o projeto deve avan\u00e7ar na identifica\u00e7\u00e3o do tipo de doen\u00e7a presente no cultivo de soja, iniciando pelas comercialmente mais significativas. Tamb\u00e9m est\u00e1 sendo avaliado a inclus\u00e3o das culturas de milho e caf\u00e9 nos experimentos.
\nCom o aprimoramento da solu\u00e7\u00e3o, o pesquisador aponta, ainda, a pertin\u00eancia do uso da tecnologia na estrat\u00e9gia de rota\u00e7\u00e3o das pastagens da pecu\u00e1ria leiteira, \u00e1rea em que faltam especialistas. Ele explica que durante o processo de rota\u00e7\u00e3o das pastagens, o recurso poder\u00e1 ajudar na identifica\u00e7\u00e3o do melhor local para a instala\u00e7\u00e3o dos piquetes.
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