Veja como, a partir de uma foto, é possível fazer o reconhecimento de doenças.
O setor agrícola, nos últimos 10 anos, tem investido em tecnologias e I.A. para seus processos. Segundo Silvia Massruhá, chefe-geral da Embrapa (Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária), o Brasil tem sido o grande protagonista no emprego de tecnologias da informação voltadas ao campo. O acesso à internet pelos produtores aumentou em 1.900%, desde 2006, segundo a pesquisa realizada pelo IBGE em 2017, e o investimento em maquinário teve aumento em torno de 50%. Esses números mostram a demanda do produtor rural pela inovação e automação no campo.
O uso de I.A. está presente também no setor pecuarista. Balanças com sensores captam as informações sobre o gado, à distância, e acompanham a engorda dos animais. Etiquetas com leitura por bastão eletrônico automaticamente enviam as informações do gado para o software instalado no computador, processo de pesagem e medição que demoraria horas é feito em minutos. A Agropastoril Paschoal Campanelli, que faz uso de diversos processos automatizados, relata que com esses novos recursos, o processo se torna mais rápido e culmina no aumento da comercialização do produto e crescimento da empresa.
A expectativa é de que, em um futuro próximo, com a chegada da IoT, o campo se torne automatizado, contando com o uso de Inteligência Artificial e Machine Learning para a análise de dados da cadeia produtiva e tomada de decisões. Com esse cenário em mente, a Trisolutions fez uso de Inteligência Artificial para desenvolver um aplicativo voltado para o setor agrícola. O aplicativo faz a identificação das doenças mais comuns em folhas de arroz.
Para isso, é utilizado um modelo de rede neural convolucional (CNN) sobre um banco de dados de imagens público. Assim, basta o usuário tirar uma foto da folha em questão. A imagem é enviada ao servidor que responde, em gráfico, com a probabilidade das três doenças mais comuns ou de a folha estar saudável. Com a Inteligência Artificial, este modelo pode ser treinado para identificar quaisquer doenças em qualquer cultura vegetal e as possibilidades para o desenvolvimento de outras soluções baseadas na identificação de padrões em imagens são vastas.
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Fontes: https://revistapesquisa.fapesp.br/2020/01/02/agricultura-4-0/ | https://revistapesquisa.fapesp.br/2020/01/02/retrato-do-brasil-agrario/
