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Inteligência artificial detecta falta de mineral em plantas

Inteligência artificial detecta falta de mineral em plantas
A inteligência artificial é usada para identificar o padrão da folha e encaixá-lo em um modelo. [Imagem: Ag.USP]

Os prejuízos nas safras de milho poderão a partir de agora ser evitados precocemente e em poucos minutos, graças a uma tecnologia que combina visão computacional e inteligência artificial.

O sistema, que permite a verificação nutricional da planta, foi desenvolvido por pesquisadores do Instituto de Física de São Carlos (IFSC) e da Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos (FZEA) da USP.

Modelo matemático da planta

"A inovação consiste no exame da folha em estágios iniciais da fase vegetativa por intermédio de um escâner", conta o professor Odemir Martinez Bruno, do IFSC. "A imagem da folha digitalizada é transformada em um modelo matemático que é comparado com outros já estabelecidos."

A inteligência artificial é usada para identificar o padrão da folha e encaixá-lo em um modelo.

O processo dura poucos minutos e, a partir destas informações, o produtor saberá as deficiências nutricionais da planta, tanto dos macronutrientes (nitrogênio, fósforo, potássio, cálcio, magnésio e enxofre), quanto dos micronutrientes (boro, molibdênio, cobre, ferro, zinco e manganês).

Utilizando técnicas de reconhecimento de padrões e 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 identifica as possíveis deficiências de nutrientes pré-determinadas pelos modelos gerados por intermédio das imagens das plantas, submetidas a diferentes níveis de nutrição.

Relatório nutricional da planta

Bruno explica que, na prática, bastará ao agricultor ir à plantação com um escâner 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 laboratório, no campus de Pirassununga, onde 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 experimentos estão agora 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.

Salvação da lavoura

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", explica Bruno.

Tal análise servirá de parâmetro apenas para correções para a próxima safra, uma vez que não haverá mais tempo para qualquer correção na safra que foi analisada.

Desta forma, o novo método pode ser uma ferramenta eficiente no diagnóstico precoce das deficiências nutricionais, possibilitando correções no cultivo evitando e perdas na safra em curso.





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