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Computadores podem identificar estresse da soja

"O aprendizado de máquina é simplesmente treinar uma máquina para fazer algo que fazemos"


Cientistas da Iowa State University, dos Estados Unidos, estão trabalhando para um futuro em que os agricultores possam usar aeronaves não tripuladas para detectar e até prever doenças e estresse em suas lavouras. Sua visão se baseia no aprendizado de máquina, um processo automatizado no qual a tecnologia pode ajudar os agricultores a responder ao estresse da planta com mais eficiência. 

Arti Singh, professor adjunto de agronomia, lidera uma equipe de pesquisa multidisciplinar que recentemente recebeu uma bolsa de três anos e US$ 499.845 do Instituto Nacional de Alimentos e Agricultura do Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (USDA) para desenvolver tecnologia de aprendizado de máquina que pudesse automatizar a capacidade dos agricultores para diagnosticar uma série de grandes estresses na soja. A tecnologia em desenvolvimento usaria câmeras acopladas a veículos aéreos não tripulados, ou UAVs, para coletar imagens panorâmicas dos campos de soja. Um aplicativo de computador analisaria automaticamente as imagens e alertaria o agricultor sobre pontos problemáticos. 

"No mais básico, o aprendizado de máquina é simplesmente treinar uma máquina para fazer algo que fazemos", disse Singh. “Quando você quer ensinar a uma criança o que é um carro, você mostra os carros. É isso que estamos fazendo para treinar algoritmos de computador, mostrando um grande número de imagens de vários estresses de soja para identificar, classificar, quantificar e prever estresses em campo”, completa. 

A equipe de pesquisa reuniu um enorme conjunto de dados de imagens de soja, algumas saudáveis e outras em estresse e doenças, que elas rotularam. Um programa de computador percorre as imagens rotuladas e monta algoritmos que podem reconhecer o estresse em novas imagens. 

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