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Inteligência artificial e ondas cerebrais ajudam a identificar doenças nas lavouras

Equipamento está sendo testado por pesquisadores; cerca de 1,5 mil imagens de folhas doentes já foram analisadas por engenheiros da Embrapa; sistema similar já é utilizado em aeroportos na identificação de objetos suspeitos

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Para essas primeiras experiências, foram escolhidas duas doenças que causam sintomas distintos nas folhas de soja: a ferrugem asiática e o oídio.

Embrapa Agricultura Digital

Já pensou estar no meio da sua lavoura de café, cana ou soja, por exemplo, observar uma mancha numa folha, tirar uma foto e obter, rapidamente, um diagnóstico por meio de um aplicativo no seu celular? Pois essa realidade está mais próxima do que você imagina.

Pesquisadores da Embrapa Agricultura Digital, com sede em Campinas (SP), em parceria com duas empresas de tecnologia estrangeiras, desenvolveram um algoritmo de inteligência artificial (IA) capaz de analisar alterações nas folhas de plantas que, antes, só eram possíveis de serem feitas por meio de exames em laboratórios especializados.

A novidade deverá agilizar as tomadas de decisão no campo, com reduções de perdas nas produções e melhorias no uso de recursos naturais. Isso é o que mais gratifica o pesquisador da Embrapa Agricultura Digital, Jayme Barbedo. “É entusiasmante estar na fronteira do conhecimento, lidando com algo inédito que pode transformar a vida de milhares de produtores rurais”, disse ele à Itatiaia.

Barbedo explica que o sistema também possui “mecanismos de correção de possíveis erros, tornando o modelo mais confiável”. Agora, o projeto deve avançar na identificação do tipo de doença presente no cultivo de soja, iniciando pelas comercialmente mais significativas. Também está sendo avaliado a inclusão das culturas de milho e café nos experimentos.
Com o aprimoramento da solução, o pesquisador acredita que o sistema poderá ser utilizado na definição de estratégias de rotação das pastagens da pecuária leiteira, área em que faltam especialistas. “O equipamento poderá ajudar na identificação do melhor local para a instalação dos piquetes, por exemplo”.

Como nasceu o projeto?

Tudo começou em 2019. Jayme Barbedo conta que, naquele ano, foram procurados por representantes de duas empresas de tecnologia: a Macnica DHW, que integra a operação da América do Sul do grupo japonês Macnica Inc. e a israelense InnerEye, desenvolvedora do BrainTech, equipamento que faz a captura dos sinais neurais, por meio de um capacete com eletrodos, similar a um eletroencefalograma (EEG).

Os executivos buscavam uma forma de aplicação da IA no campo e propuseram uma parceria à Embrapa. “Foi aí que pensei na questão do diagnóstico de doenças que acometem as plantas por ser algo com a qual já trabalho há dez anos e uma área em que a rapidez dos diagnósticos é fundamental para a tomada de decisões”, explicou Barbedo.

Em breve, um aplicativo para testes estará disponível. “Vamos oferecê-lo a um grupo maior de produtores rurais para que eles usem e nos dêem feed-backs a respeito da funcionalidade e confiabilidade do sistema”, disse Barbedo.

Sistema já utilizado em aeroportos da Europa

Os primeiros testes e a validação do sistema tiveram a participação do desenvolvedor Yonatan Meir, da InnerEye, que veio de Israel em agosto do ano passado, especialmente para essa finalidade. “Por meio da captura de ondas cerebrais, a solução da InnerEye identifica o julgamento e a classificação de uma imagem observada por uma pessoa, permitindo que essa imagem seja rotulada de forma automática e imediata”, explica Meir. O sistema já é utilizado em aeroportos europeus na identificação de objetos perigosos em malas.

Ferrugem Asiática e oídio

Para essas primeiras experiências, foram escolhidas duas doenças que causam sintomas distintos nas folhas de soja: a ferrugem asiática e o oídio, relevante na Região Sul do Brasil e foi um sucesso com a diferenciação das folhas doentes das saudáveis.

Cerca de 1,5 mil imagens de folhas doentes e saudáveis foram analisadas por engenheiros agrônomos da Embrapa, especialistas em plantas, utilizando um capacete com eletrodos que captam o sinal cerebral que é gerado, a cada identificação de enfermidade.

Em seguida, o algoritmo associa aquele sinal cerebral à representação, faz uma “calibragem”, ou seja, um ajuste, e oferece um diagnóstico, junto com uma medida de confiança desse diagnóstico que pode ser de 80, 90 ou 100%. Caso ela seja menor que 70%, por exemplo, o algoritmo reapresenta a imagem ao pesquisador para que ele repita o processo e refaça o diagnóstico.

Os modelos gerados a partir das correntes elétricas espontâneas emitidas pelo cérebro dos especialistas e do software permitiram treinar o algoritmo de IA padrão para deixá-lo cada vez mais próximo do critério utilizado pelo especialista na identificação visual de doenças em plantas;

Após a captura dos sinais cerebrais, o software automatizou o diagnóstico tornando a etapa mais rápida e eficiente. Os resultados obtidos comparando com os algoritmos pós-treinamento indicaram que estão no mesmo nível de precisão dos especialistas.

Maria Teresa Leal é jornalista, pós-graduada em Gestão Estratégica da Comunicação pela PUC Minas. Trabalhou nos jornais ‘Hoje em Dia’ e ‘O Tempo’ e foi analista de comunicação na Federação da Agricultura e Pecuária de MG.



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