Computadores podem identificar estresse da soja

Cientistas da Iowa State University, dos Estados Unidos, estão trabalhando para um futuro em que os agricultores possam usar aeronaves não tripuladas para detectar e até prever doenças e estresse em suas lavouras. Sua visão se baseia no aprendizado de máquina, um processo automatizado no qual a tecnologia pode ajudar os agricultores a responder ao estresse da planta com mais eficiência. 

Arti Singh, professor adjunto de agronomia, lidera uma equipe de pesquisa multidisciplinar que recentemente recebeu uma bolsa de três anos e US$ 499.845 do Instituto Nacional de Alimentos e Agricultura do Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (USDA) para desenvolver tecnologia de aprendizado de máquina que pudesse automatizar a capacidade dos agricultores para diagnosticar uma série de grandes estresses na soja. A tecnologia em desenvolvimento usaria câmeras acopladas a veículos aéreos não tripulados, ou UAVs, para coletar imagens panorâmicas dos campos de soja. Um aplicativo de computador analisaria automaticamente as imagens e alertaria o agricultor sobre pontos problemáticos. 

“No mais básico, o aprendizado de máquina é simplesmente treinar uma máquina para fazer algo que fazemos”, disse Singh. “Quando você quer ensinar a uma criança o que é um carro, você mostra os carros. É isso que estamos fazendo para treinar algoritmos de computador, mostrando um grande número de imagens de vários estresses de soja para identificar, classificar, quantificar e prever estresses em campo”, completa. 

A equipe de pesquisa reuniu um enorme conjunto de dados de imagens de soja, algumas saudáveis e outras em estresse e doenças, que elas rotularam. Um programa de computador percorre as imagens rotuladas e monta algoritmos que podem reconhecer o estresse em novas imagens.