IA automatiza processo de geração de variedades de uva resistentes a fungo

O oídio é uma doença de plantas causada pela proliferação de um fungo que compromete o rendimento de colheitas. Uma fruta suscetível à infecção é a uva. Pesquisadores de biologia vegetal buscam contornar o problema desenvolvendo variedades mais resistentes ao fungo, entretanto este trabalho é lento pela dificuldade de quantificar os efeitos das melhorias, o que atualmente deve ser feito manualmente, inspecionando as folhas das plantas para evidências de infecção.

Em um desenvolvimento anterior, pesquisadores ligados ao Departamento de Agricultura dos Estados Unidos criaram um equipamento chamado de BlackBird capaz de fotografar as folhas de plantas cultivadas em laboratório automaticamente, com a resolução de um microscópio comum, mas este avanço apenas empurrou o gargalo do processo um pouco mais para a frente, já que a extração de informações biológicas das imagens ainda deveria ser feita por especialistas.

Finalmente, em associação com cientistas da Universidade de Cornell, o sistema finalmente alcançou a completa automatização, com a incorporação de inteligência artificial no processo. Uma rede neural convolucional com arquitetura baseada no modelo GoogLeNet foi treinada para inspecionar as imagens e identificar sinais da presença do fungo. Em um trabalho reportando os resultados, os pesquisadores dizem que o sistema atingiu acurácia em um dataset de validação de 94%, e concordou com cerca de 90% das avaliações humanas em um dataset de teste.

O Departamento de Agricultura considera que este desenvolvimento revolucionou seu trabalho, reduzindo o tempo nesta etapa da pesquisa, que antes levava até 6 meses, para apenas um dia. Mas os benefícios são muito mais abrangentes. A mesma técnica pode ser usada para mensurar os efeitos exatos que a infecção causa em cada variedade sendo desenvolvida, o que fornece um feedback imediato para ponderar os rumos da pesquisa. Além disso, se espera que o sistema possa ser adaptado para a inspeção de parreiras em campo; a identificação prematura da infecção pelo fungo facilita as medidas corretivas, o que reduz os custos e diminui a probabilidade de perdas de produtividade.

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