Inovação: Inteligência artificial detecta falta de mineral em plantas

“A inovação consiste no exame da folha em estágios iniciais da fase vegetativa por intermédio de um scanner”, conta o professor Odemir Martinez Bruno, do IFSC. “A imagem da folha digitalizada é transformada num modelo matemático que é comparado com outros já estabelecidos. A inteligência artificial verifica a qual padrão o modelo se ajusta”, completa. O processo dura poucos minutos e, a partir destas informações o produtor saberá as deficiências de todos os macronutrientes (nitrogênio, fósforo, potássio, cálcio, magnésio e enxofre) e micronutrientes (boro, molibdênio, cobre, ferro, zinco e manganês).

MODELO MATEMÁTICO

Utilizando técnicas de reconhecimento de padrões de inteligência artificial, os pesquisadores constituíram um modelo matemático da planta com as quantidades ideais de todos os nutrientes minerais. “A partir do escaneamento das folhas, é possível traçar outro modelo matemático e compará-lo ao existente”, descreve Bruno. O reconhecimento é feito por intermédio de um software que identificará as possíveis deficiências de nutrientes pré-determinadas pelos modelos gerados por intermédio das imagens das plantas, submetidas a diferentes níveis de nutrição.

Bruno explica que, na prática, bastará ao agricultor ir à plantação com um scanner de mão, obter a imagem da folha e, com um notebook, realizar a operação de reconhecimento. “O computador emitirá, em poucos minutos, uma espécie de relatório nutricional da planta”, estima o pesquisador.

O projeto está em sua primeira fase. Até o momento, todos os testes foram realizados em casa de vegetação, no campus de Pirassununga, onde a as plantas foram cultivadas em ambiente controlado. “Nesta fase os resultados mostraram-se positivos, e o sistema demonstrou eficiência na identificação do estado nutricional do milho”, comemora o pesquisador.

Os estudos possibilitaram a geração de uma patente e alguns resultados podem ser vistos no site do Projeto Visão Artifical Milho. Alguns experimentos já estão em fase de execução no campo, para testar o sistema em escala comercial. Os testes foram feitos com híbridos comerciais de milho, mas o professor informa que o projeto se estenderá para o estudo de outros híbridos e outras culturas, como soja, café e feijão, entre outras.

PERDAS

Em geral, a identificação do estado nutricional na cultura do milho acontece quando a planta está em fase reprodutiva. “Analisa-se quimicamente o tecido vegetal (as folhas) das plantas. Para tanto, o produtor recolhe amostras das folhas e as encaminha para laboratórios ou órgãos específicos, o que demanda certo tempo e custo”, calcula Bruno. Quando se faz análise química do tecido vegetal, a planta está no início do estádio reprodutivo (R1).

Essa análise servirá de parâmetro para correções apenas para a próxima safra, pois não haverá mais tempo para qualquer correção. Desta forma, o novo método que vem sendo testado pelo IFSC e na FZEA pode ser uma ferramenta eficiente no diagnóstico precoce de deficiências nutricionais, possibilitando correções no cultivo evitando perdas na safra.

Fonte: Agrosoft