A Dra. Silvia Aparicio, investigadora associada à Universidad Internacional Iberoamericana (Universidade Internacional Iberoamericana, UNIB), em colaboração com especialistas internacionais, desenvolveu um modelo de deep learning personalizado para a detecção precoce de doenças em culturas de algodão. Este avanço promete melhorar significativamente a produtividade agrícola e reduzir as perdas económicas associadas a doenças nestas culturas.
O algodão é uma cultura essencial em muitas economias, especialmente em regiões como o sul da Ásia, onde representa uma importante fonte de renda e emprego. No entanto, as doenças que afetam o algodão podem causar perdas de rendimento de até 80%, impactando negativamente a economia e a segurança alimentar.
Tradicionalmente, a deteção de doenças nas culturas tem-se baseado em inspeções manuais realizadas por agricultores e especialistas, um processo que pode ser subjetivo e propenso a erros. Além disso, essas inspeções requerem tempo e recursos significativos, o que limita a sua eficácia na prevenção de surtos em grande escala.
Este estudo introduz uma abordagem inovadora ao aplicar modelos de deep learning para a identificação automática de doenças no algodão. Ao contrário dos métodos anteriores, este modelo utiliza algoritmos avançados que analisam imagens das culturas para detectar sinais precoces de doenças com alta precisão.
Para desenvolver este modelo, os investigadores recolheram um conjunto de dados de imagens de culturas de algodão afetadas por várias doenças. Essas imagens foram pré-processadas e utilizadas para treinar vários modelos de deep learning, incluindo VGG16, DenseNet, EfficientNet, InceptionV3, MobileNet, NasNet e ResNet. Após uma avaliação exaustiva, o modelo ResNet152 provou ser o mais eficaz, alcançando uma precisão superior na detecção de doenças.
Os resultados do estudo são promissores. O modelo ResNet152 não só identificou com precisão as doenças presentes nas imagens de teste, mas também mostrou uma capacidade notável de diferenciar entre diferentes tipos de doenças, o que é crucial para implementar medidas de controlo específicas e eficazes.
A implementação deste modelo de deep learning na agricultura tem implicações significativas. Permite uma detecção mais rápida e precisa de doenças, facilitando intervenções precoces que podem salvar colheitas e reduzir perdas económicas. Além disso, ao automatizar o processo de detecção, os recursos são otimizados e a eficiência na gestão das culturas é melhorada.
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