Um novo projeto da Universidade de Illinois, nos Estados Unidos da América, está a utilizar tecnologia avançada de reconhecimento de objetos (IA) para manter os grãos de trigo contaminados por toxinas fora do abastecimento alimentar e tornar o trigo mais resistente à praga da fusariose da espiga (Fusarium graminearum).
Segundo explicado pela universidade, tradicionalmente o processo de aumentar a resistência de uma colheita a uma doença envolve cultivar muitos genótipos da cultura, infetá-los com a doença e procurar pelos sintomas. Depois, o processo é o da fenotipagem, identificar genótipos resistentes que não desenvolvem sintomas, ou sintomas menos graves, e a subsequente identificação dos genes relacionados.
Com a inteligência artificial, a coautora do estudo, Jessica Rutkoski, procurou acelerar a fenotipagem para os sintomas da doença.
“Queríamos testar se poderíamos quantificar os danos no grão através de imagens simples celulares. Normalmente, olhamos para uma placa de Petri com grãos e depois damos-lhe uma classificação subjetiva. É um trabalho muito entorpecente. É necessário ter pessoas especificamente treinadas e é lento, difícil e subjetivo. Um sistema que pudesse pontuar automaticamente os grãos parecia fazível porque os sintomas são bastante claros”, explica.
Para tal, foi necessário melhorar a tecnologia existente. “Uma das coisas únicas sobre esse avanço é que treinamos a nossa rede para detetar grãos minuciosamente danificados com precisão suficiente através de apenas algumas imagens”, revela o investigador Girish Chowdhary,
A tecnologia ao identificar o dano permitiu ainda prever a carga tóxica do grão, porque quanto maiores os sinais de danos, maior o nível da micotoxina deoxinivalenol, que está associada à praga. A IA foi capaz de prever os níveis melhor do que as classificações de análise em campo dos sintomas da doença. Quando comparada com a análise feita por humanos em laboratório, a tecnologia foi apenas 60% tão precisa.
“Embora mais investigação seja necessária para melhorar as capacidades do nosso modelo, os testes iniciais mostram resultados promissores e demonstram a possibilidade de fornecer um método de fenotipagem automatizado”, conclui o investigador Junzhe Wu.
O objetivo final é a criação de um portal online onde seja possível fazer upload das imagens e obter uma pontuação automática relativamente à fusariose da espiga.
O artigo foi publicado originalmente em Vida Rural.
