Pesquisa da UTFPR-Cornélio Procópio em Parceria com o IDR-Paraná é Destaque no Globo Rural: Inovadora Metodologia de IA Identifica Esporos de Ferrugem

A Entrevista para o Globo Rural

No dia 4 de dezembro de 2024, a TV Globo esteve presente para realizar uma gravação especial com o pesquisador Fabrício Martins Lopes, da UTFPR – Campus Cornélio Procópio , no laboratório de identificação de esporos de ferrugem, localizado em Cornélio Procópio . A gravação tinha como objetivo produzir uma reportagem para o Programa Globo Rural sobre a inovadora metodologia desenvolvida para detectar a ferrugem da soja utilizando Inteligência Artificial (IA).

A reportagem foi gravada no laboratório de pesquisas do projeto, que busca aprimorar a identificação dos esporos de Phakopsora pachyrhizi, fungo causador da ferrugem, uma das doenças mais devastadoras para a cultura da soja no Brasil. A previsão é de que o programa vá ao ar no domingo, dia 26. A matéria promete levar ao público as soluções tecnológicas que estão transformando a forma como essa patologia é monitorada nas lavouras.

O Desenvolvimento da Metodologia de Inteligência Artificial

A pesquisa desenvolvida por uma equipe multidisciplinar da UTFPR – Campus Cornélio Procópio , em colaboração com o Instituto de Desenvolvimento Rural do Paraná (IDR-Paraná), foca na criação de uma metodologia de Inteligência Artificial para a identificação automática dos esporos de Phakopsora pachyrhizi. O trabalho tem como meta reduzir os custos operacionais e melhorar a eficiência no combate à doença que afeta a soja, com ganhos para os produtores rurais e benefícios ambientais.

Automatização da Digitalização e Prototipagem

A primeira grande conquista do projeto foi automatizar o processo de digitalização das lâminas coletadas em campo. Para isso, foi desenvolvido um dispositivo eletrônico combinado com algoritmos de movimentação que permitiram a criação de um protótipo inédito. O protótipo, impresso em 3D, integra uma série de peças e engrenagens que possibilitam o movimento automatizado da bandeja do microscópio digital. Esse avanço é fundamental para tornar o processo de coleta de imagens mais rápido e eficiente, permitindo que a análise das lâminas seja realizada em larga escala.

Criação da Base de Imagens Anotadas

A segunda fase do projeto envolveu a criação de uma base de imagens anotadas, um passo crucial para a aplicação da Inteligência Artificial. As lâminas digitalizadas foram analisadas e tiveram seus esporos de Phakopsora pachyrhizi, impurezas e esporos de outros organismos devidamente identificados e marcados por meio de um software desenvolvido pela equipe. Esse banco de imagens é fundamental para treinar o algoritmo de IA, garantindo que ele aprenda a distinguir os esporos da ferrugem de outros itens presentes nas lâminas.

Desenvolvimento do Algoritmo de IA e Aplicação Real

A última etapa do projeto é o desenvolvimento do algoritmo de IA para a identificação automática dos esporos. Esse algoritmo é capaz de analisar as imagens coletadas e identificar, com precisão, a presença dos esporos do fungo. O sistema é integrado ao microscópio automatizado, interrompendo a movimentação da lâmina automaticamente quando um esporo é detectado. Essa funcionalidade facilita a confirmação do reconhecimento feito pelo algoritmo, permitindo ao leiturista validar os resultados com maior agilidade.

O impacto imediato dessa pesquisa é significativo: a metodologia permite que a análise das lâminas seja realizada de forma completamente automática, reduzindo o tempo de leitura e possibilitando a ampliação da rede de coletores de esporos. Isso, por sua vez, contribui para a expansão do "Alerta Ferrugem", uma rede de monitoramento da doença, atendendo a uma área maior do que a atualmente coberta.

Impacto Ambiental e Econômico

A pesquisa também traz benefícios ambientais e econômicos substanciais. A automação do processo de identificação dos esporos pode reduzir o uso de fungicidas, uma vez que a detecção precoce da ferrugem possibilita um controle mais preciso e eficiente da doença. Isso resulta em menores impactos ambientais, com a utilização reduzida de agrotóxicos, e ganhos econômicos para os produtores, que podem reduzir seus custos de produção.

Além disso, o desenvolvimento dessa tecnologia abre novas possibilidades para sua aplicação em outras lavouras, ampliando o impacto do projeto para outras culturas agrícolas que enfrentam desafios relacionados a doenças fúngicas.

A Equipe de Desenvolvimento

O desenvolvimento deste inovador projeto contou com a colaboração de uma equipe altamente qualificada, composta por pesquisadores e especialistas das áreas de agricultura, computação e automação. A equipe é coordenada por Fabrício Martins Lopes, pesquisador da UTFPR – Campus Cornélio Procópio , e inclui os seguintes profissionais:

• Fabrício Martins Lopes – Coordenador do projeto
• Edivan José Possamai – Engenheiro Agrônomo, Coordenador estadual do programa Grãos Sustentáveis no IDR-Paraná
• Cesar Augusto Dias Batista – Engenheiro de Controle e Automação, Bolsista Técnico do Projeto
• Lucas Otávio Leme Silva – Engenheiro de Computação, Bolsista Técnico do Projeto
• Messias Xavier Magalhães – Estudante de Engenharia de Computação, Bolsista de Iniciação Científica
• Antônio Carlos Fernandes da Silva – Professor Colaborador

Considerações

A Universidade Tecnológica Federal do Paraná – Campus Cornélio Procópio (UTFPR-CP) parabeniza a equipe de pesquisadores pela dedicação e excelência na execução deste importante projeto. O trabalho desenvolvido tem grande potencial para transformar a maneira como doenças agrícolas, como a ferrugem da soja, são monitoradas e controladas, proporcionando benefícios tanto para os produtores quanto para o meio ambiente. A UTFPR-CP orgulha-se de apoiar iniciativas de pesquisa que promovem a inovação tecnológica e o desenvolvimento sustentável, reafirmando seu compromisso com a ciência e a sociedade.

Link de acesso: http://g1.com.br/globorural, ou também pelo jornal na tv de manhã.