Inteligência artificial para a agricultura

Em um momento em que já não é mais possível separar a tecnologia da agricultura, o que parecia coisa de filme, passa a ser um aliado em campo. E um exemplo disso é a inteligência artificial, que vai muito além de robôs e passa por ferramentas capazes de transformar e, especialmente, facilitar o trabalho de pesquisadores da área do agro. Pensando nisso, a Universidade de Passo Fundo (UPF) está apresentando ao público, durante a 21ª Expodireto Cotrijal, que segue até sexta, dia 6 de março, em Não-Me-Toque, dois softwares desenvolvidos com inteligência artificial e que têm uma aplicação prática na área. 

Um deles é o AphidCV, fruto de uma parceria entre o Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada (PPGCA) da UPF e a Embrapa Trigo iniciada em 2016. A proposta foi utilizar a visão computacional para auxiliar no monitoramento e na tomada de decisão de manejo de insetos. A primeira versão do software nasceu em 2018. O resultado foi uma ferramenta capaz de automatizar contagem, classificação e mensuração desses insetos, que antes era feita manualmente em um processo cansativo e sujeito a problemas de precisão.

Na primeira versão, os pesquisadores desenvolveram um software capaz de identificar o Rhopalosiphum padi, uma espécie de pulgão considerada um dos principais vetores do nanismo-amarelo, virose que em média reduz em 20% o potencial da cultura do trigo. “O software utiliza visão computacional e deep learning para fazer contagens, classificações e mensurações desses pulgões. Depois de processar as imagens, ele gera relatórios com o número de afídeos, classificação e morfometria de cada indivíduo da amostra”, explica o coordenador do PPGCA professor Dr. Rafael Rieder.

Em breve, uma segunda versão capaz de identificar mais uma espécie de pulgão, o Schizaphis graminum, e com uma interface mais leve será lançada. A ideia dos pesquisadores é que no futuro o software possa ser usado também por institutos de pesquisa no Brasil e no mundo. 

SeedFlow
Outro aliado da agricultura apresentado pela UPF é o software SeedFlow, uma metodologia para a identificação de espécies e a classificação de cultivares de aveia utilizando técnicas de visão computacional e inteligência artificial. Também desenvolvido pelo PPGCA em parceria com o Laboratório de Análises de Sementes, o software tem a finalidade de identificar espécies de grãos de aveia e de classificar cultivares de grãos de aveia. 

Para isso, ele utiliza um protocolo pré-determinado para digitalização de amostras de grãos por meio do uso de scanners. A interface gráfica do sistema possibilita a segmentação da imagem, a classificação dos grãos e a exportação dos dados estatísticos das amostras incluindo as medidas morfológicas dos grãos como perímetro, área e eixo maior e menor. As imagens segmentadas dos grãos são classificadas utilizando-se redes neurais convolucionais e resultam em uma tabela com as medidas morfológicas, a classe identificada e o classificador utilizado e uma imagem contendo os pontos utilizados para determinar as medidas dos grãos. 

De acordo com o professor Rieder, o SeedFlow identifica quatro cultivares estudadas pela UPF: UPFA Ouro, UPFA Fuerza e UPFA Gaudéria e uma cultivar de aveia preta, a UPFA Moreninha. Com o software, é possível melhorar a eficiência em relação aos métodos manuais atualmente empregados. Além disso, o sistema pode servir como ferramenta para uso em testes de pré-seleção, em análise laboratorial ou no suporte à tomada de decisão em programas de melhoramento vegetal e avaliação de propriedade intelectual.

Assim como no caso do AphidCV os pesquisadores estão trabalhando em uma segunda versão do SeedFlow, com uma nova interface gráfica onde é possível também desenvolver relatórios em uma versão simples para o usuário final. “Estamos trabalhando da mesma forma, para gerar uma versão mais amigável para o usuário e, assim, conseguir trazer melhores resultados”, finalizou o professor. 

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