Pesquisadores usam IA para prever o rendimento do arroz

Pesquisadores da Universidade de Okayama demonstraram que a inteligência artificial (IA) pode ser usada para prever instantaneamente o rendimento do arroz de uma forma que reduza os custos. Eles criaram um banco de dados com mais de 20.000 imagens de campos de arroz e desenvolveram um modelo de rede neural convolucional (CNN) para prever o rendimento. Os resultados do estudo foram publicados em 28 de julho no Volume 5 da Plant Phenomics .

“No geral, o modelo CNN desenvolvido demonstrou capacidades promissoras na estimativa do rendimento de grãos brutos a partir de imagens da copa do arroz em diversos ambientes e cultivares”, disse Yu Tanaka, professor associado da Escola de Pós-Graduação em Meio Ambiente, Vida, Ciências Naturais e Tecnologia da Universidade de Okayama. “Outro aspecto atraente é que é altamente rentável e não requer cortes de colheitas que exigem muita mão-de-obra ou tecnologias complexas de sensoriamento remoto.”

Imagens digitais terrestres foram obtidas a uma distância de 0,8 a 0,9 metros na fase de colheita da cultura. A equipe de pesquisa criou então um banco de dados de 4.820 dados de rendimento de parcelas de colheita e 22.067 imagens que englobavam vários cultivares de arroz, sistemas de produção e práticas de manejo de culturas.

O modelo CNN explicou cerca de 68% a 69% da variação do rendimento nos conjuntos de dados de validação e teste. O modelo CNN poderia prever o rendimento com precisão durante o estágio de maturação e detectar diferenças de cultivo e manejo da água no rendimento no conjunto de dados de previsão. O método baseado em IA está disponível aos agricultores através de um aplicativo para smartphone.