Tecnologia anula a necessidade de treinamento do produtor para identificar sintomas
Pesquisadores do Instituto Nacional de Tecnologia Aplicada da Argentina (INTA Misones) estão utilizando técnicas de inteligência artificial para identificar sintomas da doença Huanglongbing (HLB) e deficiências nutricionais em folhas de plantas. A doença é popularmente conhecida como Greening ou “Amarelão” e é a principal preocupação dos produtores da cultura.
De acordo com Javier Berger, engenheiro de computação e pesquisador do Comitê Executivo de Desenvolvimento e Inovação Tecnológica (CEDIT) no INTA Montecarlo-Misiones, Uma vez infectadas, as plantas não se recuperam e se tornam comercialmente improdutivas. Para identificar o vetor e diferenciar os sintomas da doença em ramos, folhas e frutos das árvores, é necessário um treinamento visual dos citricultores e monitores.
Nesse cenário, eles criaram um software baseado no Deep Learning que obteve sucesso em laranja, tangerina, limão e toranja. “Com suporte em técnicas de inteligência artificial (IA), como sistemas de visão artificial que integram diferentes técnicas de processamento digital de imagens e métodos de classificação, criamos um sistema para dispositivos móveis”, explica.
Projetado para aparelhos celulares com sistema Android, este aplicativo “pode reconhecer sintomas de HLB e deficiências nutricionais, capturando fotografias de folhas em tempo real. É capaz de fazer a classificação de citrinos com sintomas de HLB, deficiência de magnésio, e assintomática deficiência de zinco, mostrando reconhecer os sintomas associados com o HLB, com 89% de perfeição”.
O aplicativo usa sistemas de visão artificial e automatiza tarefas que exigem pessoas treinadas para identificar, adquirir, processar e classificar imagens. Obtidas por câmeras digitais ou scanners, as imagens são processadas digitalmente com o objetivo de segmentar as regiões de interesse e extrair os descritores visuais que definem os objetos a serem classificados.
Fonte: Agrolink
