Algoritmo Detecta Fumonisina com Precisão. Método Evita Riscos e Reduz Custos.
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Pesquisadores desenvolveram um método diagnóstico que utiliza equipamentos de imagens infravermelho e algoritmos para detectar a fumonisina, diretamente no grão de milho.
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 dafumonisina 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.
A 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.
O algoritmo é treinado para reconhecer, identificar e quantificar a micotoxina causadora da doença.
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.
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.