Em Paragominas, a cerca de 300 quilômetros ao sul de Belém do Pará, uma ferramenta de inteligência artificial promete reduzir custos e acelerar o diagnóstico de doenças em culturas de cacau. A ferramenta, um software em desenvolvimento na Universidade Federal Rural da Amazônia (UFRA), utiliza uma técnica automatizada de reconhecimento de imagem para identificar as diferentes pragas e doenças que podem afetar o cultivo de cacau em Paragominas
O professor Marcus Braga, líder do projeto e coordenador do Núcleo de Pesquisas em Computação Aplicada da UFRA em Paragominas, explica que a Bahia costumava ser o maior estado produtor de cacau no Brasil, mas perdeu essa posição devido a doenças que não foram tratadas a tempo. Em 2020, o Pará já havia se tornado o maior produtor do país, respondendo por metade da produção nacional. À medida que a cultura se consolida em Paragominas, a ideia é eliminar pragas com a maior velocidade e precisão possível.
“Cacau, banana e milho têm doenças com padrões de imagem bastante claros, que podem ser detectados visualmente ainda no início”, diz Braga. Por isso, é possível usar a visão computacional para aprender esses padrões. Um software com essa capacidade poderia ser especialmente útil para o pequeno produtor.
“Como a assistência técnica não é muito acessível aqui na região, especialmente para o pequeno agricultor, as pessoas vão tratando dos problemas na lavoura com os próprios saberes”, conta o engenheiro florestal Francisco Neto, que é produtor de cacau em Paragominas. Segundo a Secretaria de Meio Ambiente e Sustentabilidade do Pará, agricultores familiares respondem pela maior parte do cacau produzido no estado, e 70% da produção é feita usando sistemas agroflorestais em áreas que eram degradadas.
Para funcionar, o software precisa reconhecer a diferença entre um fruto de cacau saudável e um doente, e entre os doentes, entender qual praga ataca aquele fruto mais provavelmente. Assim, Braga e sua equipe construíram um banco de imagens de frutos saudáveis e outros atacados por males como vassoura-de-bruxa, mal-do-facão ou cochonilha em diversos estágios de desenvolvimento.
Primeiro, a equipe usou imagens públicas para montar a base de dados a fim de treinar um programa piloto de inteligência artificial para entender o que é um fruto doente e um saudável. “Usamos 70% das imagens para treinar o algoritmo para diferenciar o cacau saudável de um com uma doença específica A ou B. Com os 30% de imagens restantes, nós testamos o que foi treinado para ver se o algoritmo consegue de fato identificar doenças específicas e diferenciá-las de cacau saudável. Consigo medir a taxa de acerto porque sei de antemão o que é um cacau saudável e o que é um cacau com a doença A e com a doença B”, explica Braga.
A taxa de acerto com dados públicos tem sido alta, por volta de 96, 97%. Agora, a equipe está usando imagens de cacau de diversas propriedades de Paragominas para refinar o software e aumentar sua precisão para as culturas de cacau daquela região do Pará. Um agrônomo e um engenheiro florestal visitam as plantações para fazer as fotos que serão usadas posteriormente no projeto.
Este projeto é um exemplo de como a tecnologia pode ser usada para melhorar a agricultura e ajudar os pequenos produtores a combater pragas e doenças de forma mais eficaz e econômica. A inteligência artificial tem o potencial de transformar a agricultura e garantir uma produção mais sustentável e resiliente
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