A inteligência artificial se mostra (mais uma vez) uma grande aliada para a produção agrícola

Como sabemos, muitos profissionais imersos no campo da agricultura ou no estudo de plantas de modo geral conseguem identificar problemas de saúde em espécimes e lavouras “na base do olho”. Mas e se esse processo fosse mais rápido e, acima de tudo, mais preciso e confiável?

Foi para responder a essa e outras perguntas que a Embrapa, a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, fechou uma parceria com a multinacional japonesa Macnica DHW e a israelense InnerEye para explorar uma tecnologia ativada por inteligência artificial (IA) e, assim, diagnosticar doenças em plantas em pouco tempo –acelerando processos e reduzindo o desperdício de recursos naturais no agro brasileiro.

Entendendo a parceria

A parceria da Embrapa com a Macnica DHW e a InnerEye se baseou na BrainTech, solução que captura sinais neurais por meio de um capacete equipado com eletrodos e, na sequência, gera informações sobre o estado de saúde de plantas analisadas por fitopatologistas e outros especialistas.

Isso deu origem a um experimento entre as três instituições, gerando uma aplicação parecida com o que acontece em diversos aeroportos da Europa para identificar objetos proibidos em bagagens. Inclusive, muitos desses aeroportos adotam o sistema (que, aliás, foi desenvolvido pela InnerEye).

O processo visto em detalhes

Conduzido em 2022, o experimento da Embrapa com as multinacionais teve como objetivo facilitar a identificação de plantas doentes. Mais especificamente, doenças como oídio e ferrugem-asiática –que afetam bastante as safras de soja no Brasil, sendo que esta segunda chega a acarretar perdas de até 90% na produção.

Apesar de o processo ser relativamente simples de entender, todas as suas etapas sejam permeadas pela IA. Por isso, vale a pena vermos um resumo de como ele funciona:

1. O profissional (fitopatologista ou de outra especialidade) coloca na cabeça um capacete com eletrodos conectados à solução BrainTech no momento em que vai analisar imagens de plantas aparentemente doentes. É importante dizer que o equipamento precisa ser calibrado, uma vez que cada pessoa tem um padrão cerebral próprio e distinto.

2. Feitos os ajustes iniciais, o sistema da BrainTech inicia a rotulagem dos dados de plantas coletados. Conforme os especialistas separam as folhas doentes a partir das imagens que veem em uma tela, o sistema captura os sinais cerebrais emitidos e faz a classificação do estado de saúde.

3. Isso alimenta o algoritmo da solução tecnológica, que fica cada vez mais preciso e confiável. E outra: o sistema é capaz de detectar quando o especialista está perdendo o foco, o que poderia afetar os resultados.

A Macnica DHW tem um vídeo bem legal explicando o processo geral da BrainTech em passos simplificados:

O sistema da BrainTech pode ser utilizado com equipamentos agrícolas, drones, smartphones e outros aparelhos conectados à internet. Isso aumenta bastante a acessibilidade dos seus recursos.

Ah, e sabe o experimento da Embrapa? O resultado preliminar foi positivo, mas ainda há muito a fazer: agora, o objetivo dos pesquisadores é identificar tipos de doenças em plantações de soja –e, futuramente, de milho e café.

Não é a primeira vez que a IA trabalha a favor do agro

Como sempre falamos aqui no blog, não é de hoje que vemos uma forte integração entre tecnologias e o agro. É só pensar na agricultura inteligente, por exemplo, que utiliza a Internet das Coisas (IoT), drones, sensores e outros equipamentos avançados em prol da produtividade e da sustentabilidade.

Muitas dessas tecnologias estão diretamente ligadas à inteligência artificial, afinal os benefícios que ela oferece a todo o sistema produtivo são indiscutíveis.

Existem várias aplicações possíveis de IA na produção agrícola. Imagem: Reprodução/Imagem de rawpixel.com no Freepik

Os benefícios da BrainTech para o agro

A integração entre IA e agronegócio proporciona benefícios que serão cada vez mais essenciais nos próximos anos, considerando a demanda por alimentos e outros fatores que também estão em discussão constantemente no setor. Isso tem relação direta com os benefícios da BrainTech –ou melhor, do experimento encabeçado pela Embrapa com a Macnica DHW e a InnerEye. Listamos alguns deles:

+Aceleração do processo de identificação de doenças em plantas

Com a BrainTech, o processo de identificação de doenças em plantas –que antes levaria dias de extenso trabalho manual– pode ser executado em questão de minutos.

+Eliminação da necessidade de alta qualificação de profissionais

Embora o olhar de especialistas humanos seja essencial para contribuir com o algoritmo da BrainTech (literalmente, diga-se de passagem!), a tecnologia vem rapidamente eliminando a necessidade de investimento na alta qualificação dos profissionais para o processo de identificação de doenças em plantas. A IA faz todo o serviço!

+Confiabilidade do sistema

O sistema tem alta confiabilidade, não sendo suscetível a erros humanos que poderiam gerar leituras e informações incorretas sobre o estado de saúde de plantas.

+Melhoras na tomada de decisões

Pense: quanto mais rápida e eficaz é a identificação de doenças em plantas, mais rápido se torna a tomada de decisões em relação às lavouras –o que, por consequência, aumenta a produtividade naturalmente.

É importante continuar investindo em IA

A IA e as tecnologias regidas por ela ainda têm muito a evoluir, mas uma coisa é certa: todas vieram para agregar valor a todo o sistema de produção agrícola. E é um alívio podermos contar com iniciativas como a BrainTech, que certamente estão na vanguarda de um campo que só tende a crescer. Isso mostra, mais uma vez, todo o potencial do agro para melhorar (o que já é bom) em pouco tempo!

Leia também: Mecanização da colheita agrícola: o que é e como ela pode otimizar a produtividade no setor