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Inteligência Artificial aplicada no agronegócio permite identificar plantas doentes

Tempo de Leitura: 5 minutos

Assim como as inovações tecnológicas estão acelerando as transformações na indústria 4.0, no agronegócio elas também ganham destaque. A revolução tecnológica na agricultura já começou: segundo a Secretaria Executiva da Comissão Brasileira de Agricultura de Precisão (CBAP), 67% das propriedades agrícolas do Brasil já adotaram algum tipo de tecnologia.

De acordo com o Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações, a utilização de soluções de internet das coisas (IoT) no agronegócio será responsável por movimentar, até 2025, cerca de US$ 5 bilhões a US$ 21 bilhões. Segundo a Embrapa (Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária), este investimento terá um impacto positivo de até US$200 bilhões na economia do país. A tecnologia para o agro inclui monitoramento on-line, permitindo ao produtor acessar dados sobre clima, tempo, solo e pragas em tempo real.

Recentemente, uma solução que combina Inteligência Artificial com o cérebro humano do especialista, está sendo utilizado pela Embrapa para detecção de doenças em estágio inicial em cultivos de soja. A tecnologia Braintech da israelense InnerEye, foi trazida com exclusividade para o Brasil pela Macnica DHW, empresa associada da ABII. Veja como o projeto vem sendo desenvolvido no case abaixo.

O que trata a tecnologia BrainTech

A tecnologia braintech desenvolvida pela InnerEye é capaz de identificar doenças em estágio inicial em cultivos de soja, por meio de Inteligência Artificial (AI). Trata-se de um equipamento que captura os sinais neurais dos especialistas, que utilizam um capacete com eletrodos, semelhante ao aparelho de eletroencefalograma (EEG).

Quando os especialistas examinam as imagens de plantas doentes, o sistema simula o funcionamento cerebral, automatizando a rotulagem e tornando-a mais rápida. Essas informações coletadas são utilizadas para treinar a rede AI, gerando uma solução capaz de identificar plantas doentes por produtores de soja a partir dos seus celulares, tirando fotos das plantas.

Assim, é possível agilizar a tomada de decisão, e com isso reduzir perdas em empreendimentos do agronegócio e racionalizar o uso de recursos naturais.

“Essa é uma iniciativa pioneira da Embrapa que está unindo a tecnologia disruptiva BrainTech, trazida pela Macnica DHW para o Brasil, que associa sinais neurais EEG e Inteligência Artificial, tornando possível criar uma máquina que imita o cérebro humano com alta confiabilidade”, observa o gerente de Soluções IoT & AI da Macnica DHW, Fabrício Petrassem.

O teste e a validação do sistema contaram com a participação do desenvolvedor Yonatan Meir, da InnerEye, que veio de Israel no ano passado, especialmente para isso.

“Por meio da captura de ondas cerebrais, a solução da InnerEye é capaz de identificar o julgamento e a classificação de uma imagem observada por uma pessoa, permitindo que essa imagem seja rotulada de forma automática e imediata”, explica Meir.

A parceria com a Embrapa começou em 2019, quando a Macnica DHW buscou a empresa para explorar a tecnologia no setor agropecuário, com possíveis novas aplicações. A primeira foi a detecção precoce de doenças em plantas, cujos experimentos começaram em abril de 2022.

Como funciona o processo de identificação

De acordo com o pesquisador Jayme Barbedo, da Embrapa Agricultura Digital, que lidera o projeto pela empresa, as ferramentas de Inteligência Artificial evoluíram muito e, usando dados confiáveis e precisos, conseguem resolver quase qualquer problema.

“O desafio é obter dados de qualidade, que além de coletados, precisam ser rotulados por especialistas. Trata-se de um processo custoso e demorado em que o equipamento vai auxiliar”, explica.

Os primeiros resultados positivos foram a identificação, com alta acurácia, das folhas doentes com oídio e ferrugem da soja, em contraposição às saudáveis. A partir da experiência, a proposta é que o projeto deve ir além da detecção de plantas doentes e saudáveis, e avançar na identificação do tipo de doença presente no cultivo da soja, priorizando as comercialmente mais significativas.

Além disso, está prevista a inclusão das culturas de milho e café nos experimentos com os respectivos centros de pesquisa da Embrapa. O equipamento foi trazido ao Brasil em abril de 2022, para a sede da Macnica DHW, multinacional japonesa, localizada em Florianópolis (SC). Ali foi montada a estrutura para o experimento de captura dos sinais cerebrais dos fitopatologistas Cláudia Godoy e Rafael Soares da Embrapa Soja.

Ambos avaliaram cerca de 1,5 mil imagens de folhas doentes e saudáveis para os testes com o capacete coletor. Na prova de conceito, ficou evidente que os modelos gerados a partir dos eletroencefalogramas dos especialistas são capazes de lidar bem com imagens, permitindo treinar a máquina na identificação de plantas doentes.

Segundo Cláudia Godoy, a experiência foi muito interessante: “o sistema aprende a identificar imagens de folhas doentes, a partir da contagem feita de forma silenciosa diante da visualização em uma tela de computador das doentes e sadias, apenas com os sinais cerebrais dos analistas”.

Soares destaca que as duas doenças escolhidas — a ferrugem asiática e o oídio — geram grande impacto econômico para a cultura da soja, além de gerar sintomas distintos na planta. Para ele, o aprimoramento de ferramentas de manejo de doenças da soja é importante porque é uma das maiores dificuldades do setor, e tecnologias inovadoras que agreguem informações a essas práticas são necessárias.

Garantir de resultados mais confiáveis e precisos

Cada sessão do teste, com duração média de meia hora, permitiu a rotulação de mais de mil imagens, tarefa que no sistema manual demoraria dias. Além do ganho de tempo no processo de rotulagem, Barbedo destaca a confiabilidade do sistema: “Ele tem mecanismos de correção de possíveis erros, tornando o modelo treinado mais confiável”.

O sistema consegue identificar até se o especialista piscou ou está perdendo atenção no processo de visualização das imagens em sequência, por meio dos sinais neurais. Quando isso acontece, a ferramenta descarta o resultado e reapresenta a imagem posteriormente. O sistema BrainTech gera uma curva indicativa da atenção, pausando o experimento para descanso quando cai para um nível crítico à confiabilidade dos resultados.

Aplicações de AI no agronegócio

Esta nova tecnologia inaugura muitas possibilidades de aplicação no setor agropecuário. Tais modelos de Inteligência Artificial poderiam ser embarcados em maquinário agrícola e aplicativos de celular, e atuar em atividades com carência de mão de obra especializada. Por meio deles, seria possível fazer uma aplicação mais racional de defensivos, com menos custo econômico e menor impacto ambiental.

Além disso, a produção de alimentos seria feita de forma mais limpa e sustentável, pois os modelos treinados, embarcados em maquinários, saberiam identificar, em tempo real e em quantidades específicas, a necessidade da aplicação de defensivos ao passar nas linhas de produção.

“Embarcar esse modelo em um aplicativo de celular daria ao produtor agilidade na tomada de decisão quando identificadas doenças e sintomas de patologias, acelerando a adoção das medidas necessárias”, indica Barbedo.

O pesquisador destaca ainda a pertinência do uso da Inteligência Artificial na estratégia de rotação das pastagens da pecuária leiteira, área em que faltam especialistas.

A escolha dos piquetes mais apropriados para maximizar a produção do leite é feita por um técnico experiente em identificar a melhor localização e a quantidade ideal de animais. “O sistema poderia simular a atividade desse especialista para fazer uma locação tecnológica. A maioria das propriedades não tem alguém com essa expertise”, conclui.

Para se manter informado sobre o avanço das aplicações da Inteligência Artificial, continue lendo o nosso blog.

Sobre a ABII

ABII – Associação Brasileira de Internet Industrial, fundada em agosto de 2016, atua com o objetivo de promover o crescimento e o fortalecimento da internet industrial das coisas e da indústria 4.0 (IIoT & I4.0) no Brasil. Coordena um ecossistema com provedores, usuários e especialistas em tecnologia e instituições de ensino. Num ambiente colaborativo reúne empresas protagonistas do mercado e é referência no movimento de transformação digital. Fomenta o debate entre setores privado, público e acadêmico, a geração de conhecimento e o intercâmbio tecnológico e de negócios.

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