Sistema catalogou mais de 50 mil imagens de frutos do cacau saudáveis e doentes para treinar o sistema de inteligência artificial
Pesquisadores da Universidade Federal Rural da Amazônia (UFRA) desenvolveram um aplicativo para celular que utiliza a Inteligência Artificial (IA) para indentificar as principais doenças que afetam o cacau na região.
Utilizando uma metodologia de deep learning, o sistema é capaz de detectar padrões visuais distintos e correlacioná-los matematicamente para diferenciar frutos saudáveis dos doentes. O sistema funciona através da câmera de um celular e será disponibilizado gratuitamente a pequenos produtores na Amazônia a partir do segundo semestre deste ano.
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O desenvolvimento da plataforma levou dois anos e envolveu a catalogação de mais de 50 mil imagens de frutos de cacau, saudáveis e doentes, especialmente aqueles afetados pela vassoura de bruxa e podridão parda. Com níveis de precisão que podem alcançar 95%, o diferencial da tecnologia está no seu foco nas condições climáticas e de solo locais.
A tecnologia é acessível e voltada para as condições das culturas paraenses, especialmente para pequenos produtores que enfrentam dificuldades em acessar alta tecnologia.
Com um financiamento de R$ 100 mil da Fundação Amazônia de Amparo a Estudos e Pesquisas (Fapespa), do governo do estado do Pará, Brasil, e do governo federal, por meio do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq, ), a UFRA conseguiu construir um laboratório de computação aplicada, onde estão sendo desenvolvidas soluções para outras culturas importantes na região, como banana, milho, soja e cana-de-açúcar.
A tecnologia tem atraído a atenção de produtores da Bahia, estado que compete com o Pará na liderança da produção nacional de cacau. No entanto, para ser replicada na Bahia, serão necessários até três meses de ajustes no sistema, atualmente customizado para as condições de cultivo do Pará.
Na Show Agro, a maior feira agropecuária do Norte do país, a presença da UFRA visa aproximar a pesquisa do setor produtivo local e entender as necessidades do campo. A ideia é aproximar a universidade do produtor, destacando que há diversas ferramentas possíveis para aplicar inteligência artificial e agregar valor à cadeia produtiva.
