Ondas cerebrais humanas são captadas por IA para identificar plantas doentes

Alguns estudiosos da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária – Embrapa, em parceria com outras duas empresas de tecnologia, criaram uma forma, mediante a inteligência artificial, de analisar com excelência alterações nas plantas.

Antigamente, isso só seria possível caso especialistas fizessem um exame de forma manual. Confira a seguir mais informações sobre a IA que identifica plantas doentes.

Os avanços tecnológicos na agropecuária

A tecnologia possibilita a automatização da rotulagem com anotações de dados de classificação e por meio da identificação de plantas doentes por meio de imagens. Com essa nova tecnologia, os pesquisadores esperam dar agilidade às decisões tomadas no campo, de modo a reduzir as perdas nas produções e trazer grandes melhorias no uso de recursos naturais.

Os primeiros resultados do experimento

Foram divulgados na terça-feira (07/02) resultados do primeiro teste do experimento, feito com folhas de soja. Segundo os pesquisadores, essa tecnologia poderá ser aplicada em outros tipos de produções.

Esse sistema de identificação de plantas doentes pode também ser adicionado em máquinas agrícolas, drones e celulares.

Toda a preparação desse trabalho foi iniciada em 2022 e contou com a ajuda das empresas Macnica DHW, que integra a operação da América do Sul do grupo japonês Macnica Inc., e a InnerEye, de Israel.

Para os testes do experimento, foram escolhidas duas doenças que causam sintomas nas folhas de soja, como a ferrugem asiática e o oídio, proeminente na região Sul do Brasil. Com o uso do equipamento, eles conseguiram diferenciar as folhas doentes das saudáveis.

A ferrugem asiática da soja é a mais grave das doenças da cultura, podendo levar a até 80% de perdas se não for controlada. Os custos com o cuidados dessa doença ultrapassam os US$ 2 bilhões por safra no Brasil, de acordo com o levantamento do Consórcio Antiferrugem.

Como o experimento funciona:

• Os sinais neurais de dois especialistas da Embrapa Soja foram capturados por um capacete com eletrodos;
• Ambos avaliaram cerca de 1,5 mil imagens de folhas doentes e saudáveis para os testes;
• Por meio da captura de ondas cerebrais, identificaram-se as experiências, os julgamentos e as classificações que eles fazem das imagens observadas pelos especialistas;
• Os modelos gerados a partir das correntes elétricas espontâneas emitidas no cérebro dos especialistas e do software permitiram treinar o algoritmo de inteligência artificial padrão para deixar cada vez mais próximo do critério utilizado pelo especialista na identificação visual de doenças em plantas;
• Após a captura dos sinais cerebrais que especialistas emitiram ao visualizar as imagens de plantas doentes, o software automatizou o diagnóstico, tornando a etapa mais rápida e eficiente;
• Os resultados obtidos comparando os algoritmos pós-treinamento indicaram que praticamente estão no mesmo nível de precisão dos especialistas.