2018-11-09 14:03:00
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.
