Inteligência Artificial para Detectar Carências no MIlho

Antecipar o diagnóstico de carência de nutrientes em plantas de milho, de maneira que o produtor rural possa tomar as medidas emergenciais e antes do comprometimento da produção, é o objetivo da tecnologia desenvolvida pelos pesquisadores da Universidade de São Paulo. O projeto, visão computacional aplicada à nutrição vegetal, foi desenvolvido pelos pesquisadores da USP: Prof. Odemir Martinez Bruno, do Instituto de Física de São Carlos (IFSC), Prof's. Pedro Henrique de Cerqueira Luz e Valdo Rodrigues Herling da Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos (FZEA), com auxílio dos pós-graduados, Liliane Maria Romualdo, Fernanda da Silva e Mario Antonio Marin, da FZEA, e Alvaro Gómez Zúñiga do Instituto de Ciências Matemática e Computação (ICMC) da USP de São Carlos.
A tecnologia lança mão de imagens digitais de folhas e métodos de visão computacional. Em poucos minutos detecta a carência de diversos nutrientes nas plantas, no início do desenvolvimento. As técnicas adotadas foram de inteligência artificial no reconhecimento de padrões visuais das folhas das plântulas. Estes padrões visuais estão ligados à deficiência de macronutrientes, NPKCaMgS, e micronutrientes, ZnMnFeCuB. Nas plantas adultas é possível perceber "a olho nu" os padrões de deficiência de nutrientes. Nas plantas jovens, 7 a 14 dias, não é possível  ver, pois os padrões de deficiência não estão visíveis, mas eles já existem.

O que é Inteligência Artificial?

É um ramos da ciência de computação com a finalidade de elaborar dispositivos que simulem a capacidade do homem de raciocinar, perceber, tomar decisões e resolver problemas, ou seja a capacidade de ser inteligente. Com o desenvolvimento muito rápido da informática e da computação,  a inteligência artificial teve um impulso muito grande, permitindo que novos conhecimentos fossem agregados à ela. A inteligência artificial está presente em livros, desenhos animados e filmes. Robôs inteligentes utilizados em medicina, na exploração de planetas, sistemas inteligentes para resolver cálculos e realizar pesquisas, são alguns exemplos de inteligência artificial.

O projeto está em fase de transferência tecnológica. Os testes estão sendo realizados a campo.

A tecnologia desenvolvida pelos pesquisadores da USP se baseia na leitura, com ajuda de um scanner, das imagens digitalizadas das folhas. Após a leitura, a imagem é transformada em um modelo matemático que é comparado, por meio de um software, a modelos estabelecidos previamente. É construído um modelo matemático das folhas das plantinhas, com as quantidades ideais de todos os nutrientes. De posse destas informações, um software produz um novo modelo matemático comparado ao ideal, identificando as deficiências.

Realmente, um grande passo dado na pesquisa brasileira. Poder detectar, em uma ou duas semanas, quando o milho ainda é pequeno, as deficiências nutricionais que possam ocorrer e corrigi-las antes que comprometam a produção, é um grande benefício para o produtor e para a garantia de ótimas produções de grãos. Uma deficiência de nutrientes, quando percebida tardiamente, pode ocasionar grandes prejuízos à produtividade dos milharais. Pelo contrário, a detecção precoce das deficiências possibilita a correção do problema, através da reposiçãode nutrientes adequados à planta.
Fonte CNA