Algoritmo Detecta Fumonisina com Precisão e Agilidade. Método Evita Riscos e Reduz Custos.
Nova tecnologia oferece mais segurança para os analistas, mais precisão e menores custos ao diagnóstico de fumonisinas e mais sustentabilidade no controle de pragas das lavouras de milho.
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Pesquisadores desenvolveram um método diagnóstico que utiliza equipamentos de imagens infravermelho e algoritmos para a detecção de micotoxinas diretamente no grão para identificar a fumonisina, doença que ameaça a produtividade do milho no Brasil.
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O uso de inteligência artificial no diagnóstico de doenças das plantas é uma tecnologia de manejo que traz bastante agilidade ao controle e manejo de pragas. As ferramentas avançadas de análise de dados que reconhecem os danos causados pelas doenças, pelo reconhecimento de imagens e padrões, tornam os diagnósticos precisos e muito mais seguros.
No caso da fumonisina não é diferente. A doença fúngica apresenta grande ocorrência nas lavouras, alta toxicidade e difícil controle de contaminação (que se inicia ainda no campo), sendo considerada uma das principais ameaças às plantações de milho pelo Brasil.
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Algoritmo Detecta Fumonisinas com Precisão e Segurança
A nova ferramenta, desenvolvida por cientistas da Embrapa e da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), conta com um equipamento de imagens hiperespectrais de infravermelho próximo (NIR-HSI), combinada a informações de química e um algoritmo treinado para reconhecer, identificar e quantificar a micotoxina causadora da doença.
“A tecnologia NIR-HSI funciona com base no princípio da reflectância difusa, que depende das propriedades químicas e estruturais do material. É uma abordagem não destrutiva para obter espectros distribuídos espacialmente, o que permite visualizar e localizar pixel a pixel as alterações químicas em qualquer sistema complexo”.
Maria Lúcia Simeone, pesquisadora da Embrapa Milho e Sorgo (MG).
A contaminação pelos fungos se inicia ainda no campo e pode se alastrar rapidamente. O que aumenta a necessidade de um método eficaz para dar agilidade a um plano de manejo corretivo. Neste caso, o equipamento permite o reconhecimento da doença através da “imagem química” criada, que será analisada pela inteligência artificial treinada para a tarefa.
“Funciona por meio de um algoritmo construído a partir de informações espectrais e espaciais, obtidas em um equipamento de NIR-HSI, utilizando diferentes amostras de milho, uma vez que os dados dependem da interação entre a radiação eletromagnética e átomos ou moléculas da amostra analisada”.
Maria Lúcia Simeone, pesquisadora da Embrapa Milho e Sorgo (MG).
Entre as principais vantagens da nova metodologia estão o fato de que é mais ágil, muito mais barato e simples que a metodologia tradicional. Além disso, não demanda o uso de reagentes químicos tóxicos, garantindo a segurança dos analistas e menor impacto ambiental.
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