A Universidade Federal do Acre (UFAC) está na vanguarda da pesquisa agrícola com um estudo pioneiro que utiliza tecnologia para localizar doenças em folhas de café. Pesquisadores do laboratório Pesquisas Aplicadas em Visão e Inteligência Computacional (Pavic-Lab) da UFAC publicaram um artigo na renomada revista “IEEE Xplore” (vol. 13), detalhando uma abordagem de aprendizado profundo de baixo custo computacional. Essa tecnologia para localizar doenças em folhas de café promete transformar a maneira como os cafeicultores gerenciam suas lavouras, oferecendo um sistema mais eficiente e acessível para a detecção de problemas.
O artigo científico, escrito em inglês, aborda a localização e classificação de doenças e pragas em folhas de café, um avanço significativo para a agricultura de precisão. O principal objetivo é contribuir para a identificação automática de doenças nas plantas, reduzindo drasticamente a dependência da inspeção humana, que muitas vezes é demorada e suscetível a erros. A aplicação dessa tecnologia para localizar doenças em folhas de café representa um salto qualitativo na sanidade vegetal.
No primeiro estágio dessa pesquisa, os cientistas empregaram o modelo YOLOv8, uma ferramenta robusta para detecção de objetos em tempo real. Para a segunda etapa, o estudo utilizou modelos de classificação de imagem como InceptionResNetv2, DenseNet169, Resnet50 e ShuffleNet para classificar a região detectada. Além disso, uma modificação para uma arquitetura de classificação de baixo custo computacional, batizada de SmallPavicNet-MC, foi proposta, otimizando o processo de identificação da tecnologia para localizar doenças em folhas de café.
A equipe de autores por trás dessa pesquisa inovadora é composta por talentos do Pavic-Lab da UFAC, incluindo Clécio Elias Silva E. Silva, Jonatan Borges Fragoso, Thuanne Paixão e Ana Beatriz Alvarez. A colaboração internacional também foi um ponto forte do projeto, com a participação de Facundo Palomino-Quispe, do Laboratório Institucional de Pesquisa, Empreendedorismo e Inovação em Sistemas de Controle Automático, Automação e Robótica (Liecar), da Universidade Nacional de San Antonio Abad de Cusco (Unsaac, Peru). Essa parceria global é essencial para o desenvolvimento da tecnologia para localizar doenças em folhas de café.
A relevância dessa tecnologia para localizar doenças em folhas de café reside na sua capacidade de oferecer um diagnóstico rápido e preciso. Ao detectar as doenças em estágios iniciais, os cafeicultores podem agir de forma mais eficiente, aplicando tratamentos específicos e evitando a propagação para outras plantas. Isso resulta em lavouras mais saudáveis, menor uso de defensivos agrícolas e, consequentemente, uma produção mais sustentável e economicamente viável. A tecnologia para localizar doenças em folhas de café é um passo em direção a uma cafeicultura mais resiliente.
Além dos benefícios diretos para os produtores de café, a pesquisa demonstra o potencial da inteligência computacional aplicada à agricultura. A capacidade de desenvolver sistemas de baixo custo e alta eficiência para monitoramento de culturas abre portas para a aplicação em outras plantas e cadeias produtivas. Isso pode impulsionar a inovação tecnológica no campo e fortalecer a segurança alimentar, tornando a tecnologia para localizar doenças em folhas de café um modelo para futuras aplicações.
A disseminação dessa tecnologia para localizar doenças em folhas de café é crucial para que seus benefícios alcancem um maior número de cafeicultores, especialmente os pequenos e médios produtores. Programas de capacitação e o desenvolvimento de ferramentas acessíveis, como aplicativos de celular, podem facilitar a adoção dessa inovação no dia a dia do campo. O investimento contínuo em pesquisa e desenvolvimento é fundamental para aprimorar e expandir a aplicação da tecnologia para localizar doenças em folhas de café.
Em suma, a pesquisa da UFAC no desenvolvimento de uma tecnologia para localizar doenças em folhas de café representa um marco significativo para o agronegócio e para a ciência brasileira. A inovação no campo da visão computacional e inteligência artificial está pavimentando o caminho para uma agricultura mais inteligente, produtiva e sustentável, com a promessa de transformar a realidade dos cafeicultores e garantir a saúde das lavouras por meio da tecnologia para localizar doenças em folhas de café.
Autor: Elysia Facyne