Investigadores desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial capaz de detetar doenças do tomateiro diretamente no campo, através de imagens das folhas. A tecnologia poderá facilitar o diagnóstico precoce e apoiar os agricultores na tomada de decisões, mesmo quando não dispõem de equipamentos sofisticados.
✍️ Carla Amaro
Investigadores da Universidade Charles Darwin (CDU), na Austrália, e da Universidade de Peradeniya (UoP), no Sri Lanka, e de outras instituições parceiras desenvolveram uma extensa base de dados de imagens de folhas de tomateiro para melhorar a capacidade da inteligência artificial (IA) de identificar doenças em condições reais de campo.
Designada Sri Lankan In-Field Tomato (SLIF-Tomato), a base de dados reúne cerca de 9 mil imagens de folhas de tomateiro saudáveis e afetadas por sete das principais doenças que atingem esta cultura. O objetivo é contribuir para o desenvolvimento de ferramentas de diagnóstico mais rápidas, acessíveis e adaptadas às condições encontradas pelos agricultores no terreno.
Ao contrário das imagens obtidas em laboratório, as fotografias utilizadas neste estudo refletem a complexidade do ambiente agrícola, incluindo diferentes condições de iluminação, fundos variados e outros elementos que podem dificultar a identificação das doenças.
Para melhorar a capacidade de análise, os investigadores utilizaram um modelo de IA denominado Inverted Residual Convolutional Block Attention Module (IR-CBAM). Este sistema permite à inteligência artificial concentrar-se nas características mais relevantes das folhas, como a cor, a textura, as margens e as zonas afetadas pela doença, ignorando elementos do fundo da imagem que podem interferir com o diagnóstico.
Segundo Romiyal George, autor principal do estudo, os modelos desenvolvidos são suficientemente leves para poderem funcionar em dispositivos com recursos limitados, como telemóveis ou sistemas incorporados. Esta característica poderá ser particularmente importante para disponibilizar ferramentas de diagnóstico a agricultores que não tenham acesso a laboratórios ou a equipamentos especializados.
Os resultados alcançados são promissores: o sistema apresentou uma precisão superior a 99% na deteção das doenças do tomateiro. Os investigadores consideram que a tecnologia poderá contribuir para a identificação precoce dos problemas fitossanitários, permitindo intervenções mais atempadas e potencialmente reduzindo as perdas de produção.
Além disso, uma deteção mais precisa poderá ajudar os agricultores a tomar decisões mais informadas sobre os tratamentos a aplicar, contribuindo para uma utilização mais eficiente dos produtos e outros recursos agrícolas.
A equipa pretende agora testar a tecnologia em condições reais de utilização e alargar as bases de dados a outras culturas e doenças, com o objetivo de desenvolver ferramentas de inteligência artificial cada vez mais abrangentes para apoiar a agricultura.
Leia o estudo no site da Universidade Charles Darwin .
O artigo foi publicado originalmente em CiB – Centro de Informação de Biotecnologia.
