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Inteligência artificial identifica plantas doentes

Um equipamento que permite capturar e simular sinais cerebrais começou a ser testado no Brasil, em 2022, para detecção de doenças em estágio inicial, em cultivos de plantas, como por exemplo a soja, por meio de inteligência artificial (IA). O trabalho é feito a partir de parceria entre a Embrapa e as empresas Macnica DHW e InnerEye, essa última desenvolvedora do BrainTech, equipamento que faz a captura dos sinais neurais de especialistas por meio de um capacete com eletrodos, similar a um eletroencefalograma (EEG).

O sistema, então, simula o funcionamento cerebral no momento em que especialistas visualizam imagens de plantas doentes, automatizando a rotulagem e tornando a etapa mais rápida e eficiente. Com isso, os pesquisadores esperam dar rapidez às tomadas de decisão, reduzindo perdas em empreendimentos rurais e racionalizando o uso de recursos naturais.

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

De acordo com as informações da Embrapa, o teste e a validação do sistema tiveram a participação do desenvolvedor Yonatan Meir, da InnerEye, que veio de Israel em agosto, especialmente para essa finalidade.

“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.

Além disso, o sistema já é utilizado em aeroportos europeus na identificação de objetos perigosos em malas. Em 2019, a Macnica DHW buscou a Embrapa para, em parceria, 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.

Confiabilidade dos resultados sobre plantas

Com duração média de meia hora, cada sessão possibilitou rotular mais de mil imagens, tarefa que no sistema manual demoraria dias. Além do ganho em agilidade no processo de rotulagem, os desenvolvedores destacam a confiabilidade do sistema, que tem mecanismos de correção de possíveis erros, tornando o modelo que é treinado mais confiável.

O sistema consegue identificar se o especialista piscou ou está perdendo atenção no processo de visualização das imagens em sequência por meio dos sinais neurais. Nesses casos, o sistema 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.

Além disso, o sistema é capaz de detectar o nível de certeza do especialista ao visualizar a imagem, o que é chamado de soft label. A utilização desse parâmetro permite a melhor calibragem do modelo conforme o nível de experiência de cada especialista; por consequência, isso traz maior acurácia na decisão do modelo de IA.

Aplicações no agro

A tecnologia abre diversas possibilidades de aplicação no setor agropecuário. Os modelos treinados poderiam ser embarcados em maquinário agrícola, aplicativos de celular e atuar em atividades com carência de mão de obra especializada.

Sobretudo, a aplicação mais racional de defensivos, com menos custo econômico e menor impacto ambiental, e a produção de alimentos de forma mais limpa e sustentável seriam possíveis com modelos treinados embarcados em maquinários, que identificassem, em tempo real e em parcelas específicas, a necessidade de aplicação de defensivos ao passar nas linhas de produção.

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