Nos últimos anos, a agricultura tem passado por uma transformação significativa, impulsionada pela integração de tecnologias avançadas como a inteligência artificial (IA). Um estudo recente publicado na Frontiers in Plant Science, em conjunto com sensores de Internet das Coisas (IoT), está sendo aplicada para detecção automática de doenças em plantas, com foco em culturas importantes como tomate, pimentão, batata e pepino.
Tradicionalmente, a detecção de doenças em plantas era um processo demorado e dependia fortemente da expertise de especialistas, além de exigir recursos significativos. Agricultores e técnicos precisavam examinar visualmente as culturas, identificando manualmente sinais de infecção, o que muitas vezes resultava em diagnósticos tardios e tratamentos ineficazes. Este método não apenas consumia tempo, mas também elevava os custos de produção e dificultava a tomada de decisões rápidas e informadas para o manejo eficiente das plantações. Entretanto, com o advento da inteligência artificial, esse cenário começou a mudar drasticamente.
Agora, é possível automatizar o processo de detecção de doenças, utilizando algoritmos avançados que analisam grandes volumes de dados em tempo real.
Isso não só aumenta a precisão e a rapidez na identificação das doenças, mas também permite a implementação de medidas preventivas mais eficazes, que são cruciais para maximizar o rendimento agrícola e minimizar as perdas econômicas. A IA, portanto, se apresenta como uma ferramenta revolucionária, transformando a maneira como os agricultores gerenciam suas plantações e enfrentam os desafios de doenças vegetais.
New Research: Revolutionizing agriculture with artificial intelligence: plant disease detection methods, applications, and their limitations: Accurate and rapid plant disease detection is critical for enhancing long-term https://t.co/3sowhx7jNm #PlantScience #PlantSci
— Frontiers – Plant Science (@FrontPlantSci) March 13, 2024
O estudo revisa diversas metodologias de aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo (DL) aplicadas na detecção de doenças em plantas, destacando as etapas predeterminadas como aquisição de imagens, pré-processamento, segmentação, seleção de características e classificação.
Desafios e limitações das tecnologias de IA na agricultura
Apesar das inúmeras vantagens, o estudo também aponta desafios e limitações das tecnologias baseadas em IA. Um dos principais desafios é a qualidade das imagens adquiridas no campo, que podem ser afetadas por fatores ambientais como variações de luz e umidade. Além disso, a presença de ruídos e fundos desnecessários nas imagens pode dificultar a segmentação e a análise precisa das áreas infectadas.
Outro desafio significativo é a necessidade de datasets amplos e variados para treinar os modelos de IA.
Embora existam diversos datasets públicos disponíveis, como o PlantVillage e outros específicos para doenças de vegetais, a variação nas condições ambientais em que as imagens são capturadas pode impactar a eficácia dos modelos.
Assim, é essencial continuar aprimorando as técnicas de aquisição e processamento de imagens, além de expandir e diversificar os datasets usados para treinar os modelos.
A incorporação da IA na agricultura representa um avanço significativo para a detecção precoce e precisa de doenças em plantas. Com o desenvolvimento contínuo de metodologias e a superação das limitações atuais, é possível vislumbrar um futuro
Referência da notícia:
Jafar, A., Bibi, N., Naqvi, R. A., Sadeghi-Niaraki, A., & Jeong, D. (2024). Revolutionizing agriculture with artificial intelligence: plant disease detection methods, applications, and their limitations. Frontiers in Plant Science, 15, 1356260.
