Um novo método de detecção precoce do patógeno fúngico Alternaria, conhecido por causar danos às plantações de batata, foi desenvolvido ao utilizar imagens de drones de alta resolução combinadas com inteligência artificial. Esse avanço possibilita aos produtores identificar a presença do fungo nas folhas, caules e até mesmo nos tubérculos das plantas.
Essa tecnologia representa um marco significativo na agricultura de precisão, oferecendo aos agricultores a capacidade de intervir de maneira mais precisa e eficiente. Como resultado, as culturas tendem a ser mais saudáveis e a prática agrícola se torna mais sustentável.
“Com essa tecnologia podemos detectar a doença antes que ela seja visível a olho nu, o que pode aumentar significativamente a eficácia das medidas de controle”, explica a pesquisadora Jana Wieme, responsável pelo estudo.
A abordagem utiliza uma rede neural convolucional compacta proprietária, especializada em reconhecer padrões em imagens infravermelhas, aprendendo com exemplos, similar ao processo de aprendizagem do cérebro humano. Isso permite que a rede detecte pequenos pontos indicativos da doença antes de serem visíveis a olho nu. O modelo foi testado em conjuntos de dados de várias estações de cultivo, demonstrando eficácia mesmo em dados não utilizados para treinamento. Além disso, alcança precisão comparável aos modelos atuais, porém é significativamente mais rápido e eficiente no processamento de imagens.
O desenvolvimento tem implicações práticas significativas, especialmente na redução do uso de produtos químicos na proteção de culturas. Tradicionalmente, o controle da doença exigia o uso regular desses produtos, resultando em altos custos e impactos ambientais adversos. O novo método possibilita a detecção precoce e localizada da doença, permitindo o uso mais direcionado e sustentável dos recursos. Com a capacidade de criar mapas detalhados das áreas afetadas, os agricultores podem tratar apenas as partes do campo onde a doença está presente, economizando custos e minimizando o impacto ambiental das práticas agrícolas.
