Software que detecta e classifica pulgões do trigo ganha nova versão

Seja para facilitar a tomada de decisões ou oferecer mais precisão em diagnósticos nas lavouras, a tecnologia avança cada vez mais como uma aliada na área do agronegócio. Desde 2018, uma das ferramentas que atua com o propósito de auxiliar na melhoria da produtividade no campo é o AphidCV, um software voltado para classificação e reconhecimento de pulgões, desenvolvido por meio de uma parceria entre o Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada da Universidade de Passo Fundo (PPGCA/UPF) e a Embrapa Trigo. Cinco anos após o lançamento, o programa ganha a terceira versão, que oferece ampliação da detecção de espécies, melhorias no manuseio e mais praticidade no acesso.

A nova versão chamada de "AphidCV 3.0 Web" implementa um método rápido e automatizado para contagem e classificação de pulgões (afídeos), empregando técnicas de processamento de imagens, visão computacional e deep learning. O software é destinado ao uso de pesquisadores da área agrícola, entomólogos e biólogos e já foi utilizado por mais de 150 pessoas desde que foi lançado. “A primeira versão nasceu a partir de uma demanda da Embrapa, com o objetivo de criar uma ferramenta de processamento de imagens e visão computacional para a identificação de afídeos e fazia apenas a classificação e reconhecimento de uma espécie de pulgão. Agora, a terceira edição avança e tem suporte para identificação de indivíduos de quatro espécies: Rhopalosiphum padi, Schizaphis graminum, Metopolophium dirhodum e Sitobion avenae”, explica o professor Dr. Rafael Rieder.

Um outro diferencial da nova versão é a praticidade no acesso. Nas duas primeiras versões os softwares eram instalados no computador, já a última versão é web, então o acesso pode ser feito utilizando um usuário e senha pela internet. “O programa agora está integrado ao TrapSystem, uma plataforma on-line de gerenciamento de dados coletados a partir de armadilhas de insetos, com diferentes ferramentas que facilitam a análise da flutuação populacional dos afídeos e a organização de séries históricas. Nossa ideia é continuar atualizando esses modelos inteligentes de detecção e classificação dos insetos e oferecer também para outras espécies, assim que formos tendo um banco de dados maior”, afirma Rieder.

Pesquisas envolvem dezenas de estudantes e profissionais

As atividades relacionadas ao AphidCV fazem parte do cotidiano das pesquisas realizadas junto ao Núcleo de Visualização e Modelagem Computacional. Este laboratório, instalado junto ao UPF Parque Científico e Tecnológico, desenvolve soluções nas áreas de Realidade Virtual, Realidade Aumentada, Realidade Misturada, Aprendizado de Máquina, Processamento de Imagens e Visão Computacional. Ele conta com a participação de acadêmicos de iniciação científica e pós-graduação dos cursos de computação da UPF: Ciência da Computação, Engenharia de Computação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas e Mestrado em Computação Aplicada.

No caso do AphidCV, o desenvolvimento da plataforma também envolve instituições que trabalham de forma integrada e colaborativa, criando soluções que permitam realizar os diferentes passos necessários. Além da Embrapa Trigo, existe uma parceria com pesquisadores do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Sul-Riograndense (IFSul) – Campus Passo Fundo. Atualmente, cerca de 25 estudantes e profissionais das três instituições se envolvem na pesquisa e já trabalham no estabelecimento de um acordo formal de cooperação técnica para ampliação da parceria. O objetivo é centrado no desenvolvimento de novos softwares e na avaliação com novos usuários, visando formar uma cadeia de tecnologias para atender a diferentes necessidades da agricultura.

As pesquisas ganharam notoriedade e, recentemente, o professor Rafael foi contemplado com uma Bolsa de Produtividade Tecnológica e Extensão Inovadora do CNPq. A proposta "Soluções de Visão Computacional para manejo de epidemias causadas por vírus transmitidos por insetos" tem por objetivo desenvolver, aperfeiçoar e validar soluções de Visão Computacional e Aprendizado de Máquina, integrando-as com sistemas de gerenciamento de dados e modelos de simulação em plataforma web, para monitoramento de culturas agrícolas e tomada de decisão de manejo de epidemias causadas por vírus transmitidos por insetos. “Basicamente, diz respeito à evolução dos programas AphidCV, InsectCV, e outras tecnologias de computação aplicadas à agricultura”, destaca o professor, que mantém contato, inclusive, com instituições estrangeiras que se mostraram interessadas pelas pesquisas.