Projetos da UEL usam inteligência artificial contra a ferrugem asiática
Dois projetos de pesquisa na Universidade Estadual de Londrina (UEL) uniram as áreas de Agronomia e Ciência da Computação para utilização de Inteligência Artificial no combate à ferrugem da soja, também conhecida como ferrugem asiática. A doença é causada por um fungo (Phakopsora pachyrhizi) que surgiu no Brasil em 2002, espalhou-se rapidamente e se tornou a principal praga da cultura no País, chegando a causar bilhões de reais em prejuízo numa única safra, como aconteceu em 2005/2006.
Os sintomas mais característicos aparecem nas folhas, que começam a apresentar pequenos pontos de tonalidade mais escura, até que mudam de cor completamente e caem. As primeiras lesões aparecem poucos dias depois da infecção e o fungo espalha seus esporos pelo vento. É justamente na coloração das folhas como sintoma que está o foco de um dos projetos de pesquisa.
É como se o olhar de um observador – um agrônomo ou um produtor, por exemplo – fosse ampliado e melhorado inúmeras vezes. Um dos projetos pesquisa o nível de severidade da doença observando a coloração, mas com base em pixels, ou seja, unidades fundamentais de uma imagem digital. A palavra deriva da junção de picture e element, e designa uma unidade com três cores básicas – as mesmas da televisão: vermelho, verde e azul. Cada cor possui 256 tonalidades, o que fornece até 16 milhões de combinações.
Esta quantidade de dados é que alimenta a Inteligência Artificial, programada para identificar as cores e calcular o nível de severidade da doença nas folhas. O projeto coletou 70 imagens de plantas de soja com 80 mil pixels e verificou sete níveis de severidade. O algoritmo criado respondeu com 93% de precisão, ou seja, em todos estes casos o pixel apontou corretamente o nível de severidade da doença na planta, em comparação com padrões já conhecidos. A conclusão dos pesquisadores é que é possível criar um modelo confiável baseado nesta ferramenta.