Image generator/ChatGPT Uma das doenças mais impactantes para as plantações agrícolas a nível mundial poderá, em breve, ser identificada com a ajuda de um telemóvel. Trata-se do míldio da batata, provocada pelo organismo Phytophthora infestans, responsável por cerca de 20% das perdas anuais nas culturas de batata e prejuízos económicos superiores a 4 mil milhões de euros a nível global.
O novo projeto, denominado DeepDetect, está a ser desenvolvido por uma equipa de investigadores da Universidade de Aberystwyth, no País de Gales, e visa criar uma aplicação para telemóvel que utiliza inteligência artificial (IA) para fornecer alertas precoces sobre a presença desta e de outras doenças nas plantações de batata.
“A nossa missão é capacitar os agricultores com uma ferramenta que não seja apenas cientificamente robusta, mas também prática e fácil de usar, e que forneça previsões instantâneas de doenças específicas de cada local diretamente para os seus telemóveis”, afirmou Edore Akpokodje, professor de Ciência da Computação na Universidade de Aberystwyth.
E continua: “ao integrar o feedback dos agricultores desde o início, garantiremos que esta tecnologia seja baseada nas necessidades e desafios do mundo real”.
Atualmente, a deteção destas doenças depende sobretudo da inspeção manual, um processo vagaroso, dispendioso e frequentemente impreciso. O DeepDetect pretende transformar esta realidade, utilizando algoritmos de aprendizagem automática para analisar imagens de folhas de batata, distinguindo entre plantas saudáveis e infetadas, mesmo antes de os sintomas serem visíveis a olho nu.
“A batata é a quarta cultura mais importante do mundo, e a produção ideal é essencial para uma população global crescente. O míldio da batata, portanto, não é apenas uma questão agrícola – é uma questão de segurança alimentar. Além de ameaçar a estabilidade da cadeira de abastecimento, esta doença aumenta também os custos de produção e a dependência de fungicidas prejudiciais ao meio ambiente”, sublinhou Aiswarya Girija, do Instituto de Ciências Biológicas, Ambientais e Rurais da Universidade de Aberystwyth.
Além de permitir uma resposta mais rápida e precisa à doença, a aplicação visa também reduzir o impacto ambiental e financeiro da pulverização preventiva generalizada.
“Enfrentar o desafio do diagnóstico precoce de doenças na planta da batata aumentaria a produtividade e reduziria os custos para os agricultores, ao mesmo tempo, apoiaria uma gestão mais sustentável e direcionada da doença”, explicou Edore Akpokodje.
Segundo o responsável, “ao reduzir a dependência de pesticidas, essa abordagem beneficia tanto o meio ambiente quanto a resiliência a longo prazo da indústria da batata. A tecnologia também tem potencial para aplicação mais ampla em outras culturas, impulsionando assim a inovação em práticas agrícolas”.
O primeiro passo do DeepDetect será um estudo de viabilidade, que incluirá uma investigação de mercado para analisar as limitações dos sistemas atuais de alerta precoce e identificar as necessidades concretas dos agricultores do País de Gales.
Seguir-se-á o desenvolvimento de um protótipo com base em conjuntos de dados de imagens de folhas de batata saudáveis e infetadas. Posteriormente, workshops de apresentação do projeto com organizações, agricultores e agrónomos, que irão ajudar a ajustar o sistema, garantindo que a aplicação seja prática e funcional no terreno.
A ambição dos investigadores é criar um sistema nacional de alerta preventivo para o míldio da batata, com potencial para, no futuro, ser adaptado a outras culturas e regiões do mundo.
