Inteligência artificial identifica plantas doentes simulando processo cerebral
Por meio da captura de ondas cerebrais, tecnologia BrainTech é capaz de identificar o julgamento e a classificação que uma pessoa faz ao observar uma imagem. Depois, ao simular esse processo, o sistema consegue rotular de forma imediata e automática a imagem.Equipamento ajudou a identificar, com alta acurácia, as folhas saudáveis e as doentes com oídio e ferrugem da soja.A tecnologia possui várias aplicações, como identificar precocemente doenças em lavouras ou encontrar os pastos mais adequados para maximizar a produção leiteira.Sistema de reconhecimento pode ser embarcado em máquinas agrícolas, drones ou celulares.A mesma tecnologia é usada em aeroportos para identificar objetos perigosos em malas.
Equipamento que permite capturar e simular sinais cerebrais começou a ser testado no Brasil, em 2022, para detecção de doenças em estágio inicial, em cultivos de soja, por meio de inteligência artificial (IA). O trabalho é feito a partir de parceria entre a Embrapa e as empresas Macnica DHW e InnerEye, esta última desenvolvedora do BrainTech, equipamento que faz a captura dos sinais neurais de especialistas por meio de um capacete com eletrodos, similar a um eletroencefalograma (EEG). O sistema, então, simula o funcionamento cerebral no momento em que especialistas visualizam imagens de plantas doentes, automatizando a rotulagem e tornando a etapa mais rápida e eficiente. Com isso, os pesquisadores esperam dar rapidez às tomadas de decisão, reduzindo perdas em empreendimentos rurais e racionalizando o uso de recursos naturais.
“Essa é uma iniciativa pioneira da Embrapa que está unindo a tecnologia disruptiva BrainTech, trazida com exclusividade pela Macnica DHW para o Brasil. Associando sinais neurais EEG e AI é possível criar uma máquina que imita o cérebro humano com alta confiabilidade”, observa o gerente de Soluções IoT & AI da Macnica DHW, Fabrício Petrassem.
O teste e a validação do sistema tiveram a participação do desenvolvedor Yonatan Meir, da InnerEye, que veio de Israel em agosto, especialmente para essa finalidade. “Por meio da captura de ondas cerebrais, a solução da InnerEye é capaz de identificar 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. Em 2019, a Macnica DHW buscou a Embrapa para, em parceria, explorar a tecnologia no setor agropecuário, com possíveis novas aplicações. A primeira foi a detecção precoce de doenças em plantas, cujos experimentos começaram em abril de 2022.
Pesquisador da Embrapa Agricultura Digital Jayme Barbedo explica o funcionamento da tecnologia que usa inteligência artificial aplicada à agricultura
O experimento
“As ferramentas de IA evoluíram muito e, com dados de boa qualidade, conseguem resolver quase qualquer problema”, indica o pesquisador da Embrapa Agricultura DigitalJayme Barbedo, que lidera o projeto pela Empresa. O desafio, segundo aponta, é a obtenção desses ‘dados de qualidade’, que além de coletados precisam ser rotulados por especialistas. Um processo custoso e demorado em que o equipamento vai auxiliar.
Os primeiros resultados do experimento foram positivos, pois o equipamento ajudou a identificar, com alta acurácia, as folhas doentes (oídio e ferrugem da soja) e saudáveis. Agora, o projeto deve ir além da detecção de plantas doentes/não doentes e avançar na identificação do tipo de doença presente no cultivo da soja, iniciando pelas comercialmente mais significativas. Também está sendo articulada a inclusão das culturas de milho e café nos experimentos com os respectivos centros de pesquisa da Embrapa.
Em abril, o equipamento foi trazido ao Brasil para a sede da Macnica DHW, multinacional japonesa, localizada em Florianópolis (SC). Lá, foi montada a estrutura para o experimento de captura dos sinais cerebrais dos fitopatologistas Cláudia Godoy e Rafael Soares (foto à esquerda) da Embrapa Soja. Ambos avaliaram cerca de 1,5 mil imagens de folhas doentes e saudáveis para os testes com o capacete coletor.
A etapa da prova de conceito mostrou que os modelos gerados a partir dos eletroencefalogramas dos especialistas são capazes de lidar bem com imagens, permitindo treinar a máquina na identificação de plantas doentes. “A junção das imagens rotuladas – doente/saudável – com os sinais cerebrais dos especialistas resultou na melhora do desempenho do modelo, indicando a viabilidade do uso da IA”, aponta Barbedo.
Inteligência Artificial Área de pesquisa que visa projetar, desenvolver, aplicar e avaliar métodos e técnicas na criação de sistemas inteligentes capazes de adquirir e integrar, por conta própria, conhecimento acerca do domínio em que atuam, modo a melhorar progressivamente seu desempenho em relação ao cumprimento de seus objetivos.
Primeiras impressões
“A experiência foi muito interessante, porque o sistema aprende a identificar imagens de folhas doentes a partir da contagem que é feita de forma silenciosa quando se visualiza as doentes e as sadias, que passam rapidamente em uma tela de computador pela identificação dos sinais cerebrais”, relata Cláudia Godoy (foto a esquerda). “Com a evolução do treinamento artificial, essas tecnologias de reconhecimento podem ser utilizadas por pessoas que não têm muito conhecimento de doenças, auxiliando no manejo”, detalha.
De acordo com Soares, para esse experimento foram escolhidas duas doenças: a ferrugem asiática, doença economicamente mais importante que afeta a cultura, e o oídio, relevante na Região Sul do Brasil. “Essas doenças foram escolhidas, pois, além do impacto que geram para a cultura da soja, causam dois tipos distintos de sintomas foliares na planta, e também porque havia uma disponibilidade adequada de imagens para a avaliação”, explica Soares.
Para o pesquisador, o aprimoramento de ferramentas de manejo de doenças da soja é relevante porque “detectar e diagnosticar doenças é uma das maiores dificuldades encontradas no manejo da cultura, e tecnologias inovadoras que agreguem informações a essas práticas são desejáveis e necessárias”, destaca.
Custos com a ferrugem asiática ultrapassam os US$ 2 bilhões por safra no Brasil Desde sua introdução no Brasil, em 2001, a ferrugem asiática da soja (foto à direita), causada pelo fungo Phakopsora pachyrhizi, é a mais severa doença da cultura, podendo levar a perdas de até 80%, se não controlada. Segundo levantamentos do Consórcio Antiferrugem, os custos com a doença ultrapassam os US$ 2 bilhões por safra no Brasil, considerando a aquisição de fungicidas e as perdas de produtividade que ela provoca.As estratégias de manejo estão centradas em práticas como o vazio sanitário, que é o período de, pelo menos, 90 dias sem plantas vivas de soja no campo, para a redução do inóculo do fungo. Ajudam também no controle a utilização de cultivares de ciclo precoce e semeadura no início da época recomendada, a adoção de cultivares resistentes, respeito ao calendário de semeadura e a utilização de fungicidas.Atualmente, o fungo P. pachyrhizi apresenta mutações que conferem resistência aos três principais grupos de fungicidas sítio-específicos e novas mutações podem ser selecionadas ao longo do tempo. “O fungo causador da doença é capaz de se adaptar a algumas das estratégias de controle, seja pela perda da sensibilidade aos fungicidas ou pela ‘quebra’ da resistência genética das cultivares de soja”, explica Cláudia Godoy.Por isso, a recomendação da Embrapa é para que os produtores adotem as estratégias de manejo disponíveis, com o intuito de preservar os fungicidas e as cultivares disponíveis. “Todas as estratégias, quando utilizadas de forma conjunta, têm permitido um manejo adequado da doença”, orienta Godoy.Oídio pode provocar perdas de até 35%Apesar de o oídio não ter o mesmo impacto econômico provocado pela ferrugem asiática da soja, há relatos de perdas de produtividade variando entre 10% e 35%. A doença é causada pelo fungo Erysiphe diffusa, que provoca uma fina cobertura esbranquiçada em pequenos pontos ou cobre toda a parte aérea da planta, principalmente as folhas. Em infecções severas, as folhas podem secar e cair prematuramente.A doença é favorecida por períodos de baixa umidade e de temperaturas amenas (18 °C a 24 °C), sendo mais comum na Região Sul do Brasil, nas regiões altas e em semeaduras tardias, em razão da maior favorabilidade climática. “As estratégias de controle da doença envolvem a utilização de cultivares resistentes e o controle químico”, informa o pesquisador Rafael Soares.
