Uma equipe de pesquisadores da Universidade Estadual da Pensilvânia e da École Polytechnique Fédérale de Lausanne, na Suíça, voltou o olhar atento da inteligência artificial para a agricultura, usando algoritmos de aprendizagem profunda para ajudar a detectar doenças nas plantações antes que elas se espalhem.
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“Se pode fazer caretas, pode causar doenças nas plantas.”
A maioria das culturas nas regiões desenvolvidas são cultivadas através de operações em grande escala, onde recursos financeiros e mão-de-obra suficientes ajudam a combater as doenças desde o início. Nas regiões em desenvolvimento, até 80 por cento da produção agrícola é conduzida por pequenos agricultores, de acordo com
o estudo publicado em Frontiers in Plant Science. Estas operações de pequena escala são mais propensas aos efeitos devastadores das doenças das culturas, que podem destruir colheitas inteiras e levar à fome localizada ou generalizada. A questão é agravada pelo facto de cerca de 50 por cento da população faminta do mundo viver em agregados familiares de pequenos agricultores, com poucos recursos para combater rapidamente as doenças das culturas.A visão mecânica se destacou no treinamento de carros para dirigir de forma autônoma, no diagnóstico de câncer e na localização de seus amigos em fotos, e esse novo aplicativo está pronto (por assim dizer) para avaliação.
“Sabíamos que o aprendizado de máquina seria a virada de jogo que agora está se mostrando, desde um mecanismo de pesquisa melhor resultados para carros autônomos”, disse o coautor do estudo e professor da Penn State, David Hughes, à Digital Trends. “E as lições do aprendizado profundo em Facebook foi uma grande motivação”, disse ele, referindo-se aos desenvolvimentos da gigante das redes sociais no reconhecimento de imagens. “Então, pensamos que se ele pudesse fazer caretas, poderia causar doenças nas plantas.”
Junto com a autora principal Sharada Mohanty e o coautor Marcel Salathé da EPFL, Hughes desenvolveu um programa que é rápido, eficiente e compacto o suficiente para ser embalado em um Smartphone. Eles treinaram o algoritmo alimentando-o com enormes conjuntos de dados – mais de 50.000 imagens – coletados como parte de PlantVillage, um arquivo online de acesso aberto de fotos de plantas, incluindo imagens de doenças de plantas. Com esses dados, os pesquisadores treinaram o algoritmo para identificar 26 doenças diferentes em 14 espécies de plantas diferentes.
Após a fase de treinamento, o programa funcionou com 99,35% de precisão, dando a qualquer usuário de smartphone a capacidade de identificar doenças com o olhar de um especialista bem treinado.
“Estamos melhorando constantemente”, disse Hughes. “Isso ocorre por meio do uso de mais dados e algoritmos mais refinados. Esperamos ter isso em um telefone nos próximos meses. Somos uma equipe pequena, então com mais combustível poderíamos fazer mais coisas acontecerem para o bem comum. Afinal, precisamos. O mundo está a avançar para nove mil milhões de pessoas e alimentá-las é o nosso desafio único – acreditamos que os cientistas da computação são cruciais para este esforço.”
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