Dois projetos de pesquisa na Universidade Estadual de Londrina (UEL) uniram as \u00e1reas de Agronomia e Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o para utiliza\u00e7\u00e3o de Intelig\u00eancia Artificial no combate \u00e0 ferrugem da soja, tamb\u00e9m conhecida como ferrugem asi\u00e1tica. A doen\u00e7a \u00e9 causada por um fungo (Phakopsora pachyrhizi) que surgiu no Brasil em 2002, espalhou-se rapidamente e se tornou a principal praga da cultura no Pa\u00eds, chegando a causar bilh\u00f5es de reais em preju\u00edzo numa \u00fanica safra, como aconteceu em 2005\/2006.<\/p>\n\n\n\n
Os sintomas mais caracter\u00edsticos aparecem nas folhas, que come\u00e7am a apresentar pequenos pontos de tonalidade mais escura, at\u00e9 que mudam de cor completamente e caem. As primeiras les\u00f5es aparecem poucos dias depois da infec\u00e7\u00e3o e o fungo espalha seus esporos pelo vento. \u00c9 justamente na colora\u00e7\u00e3o das folhas como sintoma que est\u00e1 o foco de um dos projetos de pesquisa.<\/p>\n\n\n\n
\u00c9 como se o olhar de um observador \u2013 um agr\u00f4nomo ou um produtor, por exemplo \u2013 fosse ampliado e melhorado in\u00fameras vezes. Um dos projetos pesquisa o n\u00edvel de severidade da doen\u00e7a observando a colora\u00e7\u00e3o, mas com base em pixels, ou seja, unidades fundamentais de uma imagem digital. A palavra deriva da jun\u00e7\u00e3o de picture e element, e designa uma unidade com tr\u00eas cores b\u00e1sicas \u2013 as mesmas da televis\u00e3o: vermelho, verde e azul. Cada cor possui 256 tonalidades, o que fornece at\u00e9 16 milh\u00f5es de combina\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n
Esta quantidade de dados \u00e9 que alimenta a Intelig\u00eancia Artificial, programada para identificar as cores e calcular o n\u00edvel de severidade da doen\u00e7a nas folhas. O projeto coletou 70 imagens de plantas de soja com 80 mil pixels e verificou sete n\u00edveis de severidade. O algoritmo criado respondeu com 93% de precis\u00e3o, ou seja, em todos estes casos o pixel apontou corretamente o n\u00edvel de severidade da doen\u00e7a na planta, em compara\u00e7\u00e3o com padr\u00f5es j\u00e1 conhecidos. A conclus\u00e3o dos pesquisadores \u00e9 que \u00e9 poss\u00edvel criar um modelo confi\u00e1vel baseado nesta ferramenta.<\/p>\n\n\n\n
CAIXA PRETA<\/strong> – Um dos problemas que muitos pesquisadores da IA enfrentam \u00e9 conhecido como \u201cproblema da caixa-preta\u201d. Embora a IA forne\u00e7a os resultados esperados e positivos, n\u00e3o se sabe exatamente como ela o fez, o que pode ser uma dificuldade quando se deseja reproduzir os testes. Mas como explica o professor Alan Salvany Felinto (Computa\u00e7\u00e3o), \u00e9 poss\u00edvel superar o problema. \u201cA Intelig\u00eancia Artificial resolve um monte de \u2018se\u2019 de forma r\u00e1pida e complexa, e a grande quantidade de dados \u00e9 que garante a confiabilidade\u201d, diz. A palavra-chave que explica o sucesso da ideia \u00e9 \u201ccalibrar\u201d. Corretamente calibrada, a IA pode fazer isso e muito mais, assegura o professor Alan.<\/p>\n\n\n\n Pelo lado da Agronomia, a pesquisa apresenta um outro grande m\u00e9rito: o alto n\u00edvel de objetividade, que traz tamb\u00e9m um alto n\u00edvel de confiabilidade aos resultados, j\u00e1 que n\u00e3o envolve justamente o fator do olhar humano. \u201cGanha-se muito evitando a subjetividade\u201d, afirma o professor Alan.<\/p>\n\n\n\n O professor Marcelo Giovanetti Canteri (Agronomia) lembra que existem v\u00e1rios tipos de controle de pragas, como o qu\u00edmico e o biol\u00f3gico, mas este modelo, que utiliza a IA, apresenta uma confiabilidade muito maior. \u201cTodo avan\u00e7o \u00e9 bem-vindo. A automatiza\u00e7\u00e3o representa menos perdas porque \u00e9 mais r\u00e1pida e mais eficiente\u201d, explica.<\/p>\n\n\n\n Participam do projeto Murilo Caminotto Barbosa (Mestrado em Ci\u00eancias da Computa\u00e7\u00e3o) e Lucas Henrique Fantin (Doutorado em Agronomia), respectivamente orientandos dos professores Alan e Marcelo.<\/p>\n\n\n\n SMARTPHONES <\/strong>– O segundo projeto estuda a utiliza\u00e7\u00e3o de imagens obtidas por smartphones para observar a sa\u00fade da planta de soja, tendo como refer\u00eancia os mapas NDVI (sigla em ingl\u00eas para \u00cdndice de Vegeta\u00e7\u00e3o por Diferen\u00e7a Normalizada). Isso ignifica medir a sa\u00fade das plantas como base na reflex\u00e3o de luz (solar) apresentada por elas. O grande avan\u00e7o aqui \u00e9 usar os smartphones comuns para isso, ao inv\u00e9s de radi\u00f4metro, um equipamento pesado e que custa US$ 3 mil.<\/p>\n\n\n\n Este projeto come\u00e7ou como um trabalho de conclus\u00e3o de curso de gradua\u00e7\u00e3o e continuou na p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o. Foi desenvolvido na planta\u00e7\u00e3o de soja da Fazenda Escola da UEL e coletou 99 amostras (imagens) que, comparadas aos padr\u00f5es preestabelecidos do NDVI, apresentou 97% de precis\u00e3o. Ou seja, elas s\u00e3o t\u00e3o eficientes quanto as do radi\u00f4metro, com a vantagem de serem obtidas por um aparelho popularizado, mais leve e mais barato.<\/p>\n\n\n\n Outro ponto positivo sobre o radi\u00f4metro, conforme explicou o professor Marcelo, \u00e9 a possibilidade de obter as imagens em diferentes condi\u00e7\u00f5es ambientais, o que naturalmente fornece mais dados para a IA atuar melhor. Ele destaca que com o radi\u00f4metro era feita apenas uma medi\u00e7\u00e3o de luz por dia, normalmente bem cedo. Com os smartphones, os pesquisadores puderam produzir imagens em tr\u00eas hor\u00e1rios, mas poderiam ser muitos mais, enriquecendo o estudo com mais dados.<\/p>\n\n\n\n O professor acrescenta que outros fatores podem interferir nos resultados: o tamanho da planta, a nebulosidade do c\u00e9u, a latitude, a temperatura e at\u00e9 o \u201ccomportamento\u201d natural da pr\u00f3pria dela. Em um hor\u00e1rio quente do dia, por exemplo, a planta encolhe suas folhas para captar menos calor. Reduzindo a \u00e1rea banhada pelo sol, diminui a luminosidade que reflete.<\/p>\n\n\n\n CONCLUS\u00c3O<\/strong> \u2013 A conclus\u00e3o do estudo \u00e9 a certeza da viabilidade do modelo. Com ele, um pesquisador ou profissional pode levar seu smartphone ao campo, produzir as imagens e l\u00e1 mesmo obter os resultados. Segundo o professor Alan, o futuro do projeto \u00e9 o desenvolvimento de aplicativos que ampliem as possibilidades de an\u00e1lise.<\/p>\n\n\n\n Al\u00e9m dos estudantes Murilo e Lucas, participam deste projeto os alunos Ana Carolina Sottana de P\u00e1dua (Computa\u00e7\u00e3o) e Deryk Sedlak Ribeiro (Agronomia). Os professores informam ainda que a equipe est\u00e1 produzindo artigos para publica\u00e7\u00e3o em peri\u00f3dicos cient\u00edficos, assinados pelos estudantes e orientadores.<\/p>\n\n\n\n Governo do Estado Dois projetos de pesquisa na Universidade Estadual de Londrina (UEL) uniram as \u00e1reas de Agronomia e Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o para utiliza\u00e7\u00e3o de Intelig\u00eancia Artificial no combate \u00e0 ferrugem da soja, tamb\u00e9m conhecida como ferrugem asi\u00e1tica. 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