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11 de julho de 2018
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Tecnologia / Tecnologia permite que máquinas agrícolas façam o reconhecimento automático de plantas

“Isso pode abrir o caminho para uma série de automações na agricultura”, conta Thiago Teixeira Santos, pesquisador da Embrapa Informática Agropecuária, líder da pesquisa.

A equipe planeja construir um robô com câmeras acopladas e um escâner a laser para fazer a varredura das áreas de cultivo selecionadas pela pesquisa.

“Assim será possível ver a estrutura tridimensional com informações de geolocalização baseadas na tecnologia Lidar – a mesma usada pelos carros autônomos que estão sendo testados pela indústria automobilística mundial”, diz.

Segundo o pesquisador, no entanto, diferentemente da indústria, em que o ambiente é controlado, os robôs desenhados para atuar no agronegócio possuem um ambiente muito mais complexo e sujeito a incertezas, o que exige um grande esforço de investigação e inúmeras simulações.

Os desafios vão desde a superação dos níveis do terreno, passando por fatores climáticos e necessidade de infraestrutura computacional de alto desempenho para armazenagem, processamento e análise.

Por isso, os testes estão sendo feitos em pequenas parcelas de cultivo, com características de estruturas conhecidas, como linhas de plantio definidas, para que os robôs sejam treinados e possam reconhecer esses ambientes.

“A próxima geração de equipamentos agrícolas incluirá máquinas de pequeno porte e robôs que desempenham tarefas específicas. É um maquinário que vê e toma decisão, isto é, dotado de capacidade para ‘raciocinar’ com base no que é observado no campo”, avalia Santos.

O projeto de pesquisa denominado “Agricultura ciente de ambiente: raciocínio sobre estrutura tridimensional no campo de cultivo (AAcr3, do inglês Ambient awareness in Agriculture: 3-D structure and reasoning in the crop field)”, foi aprovado em uma chamada conjunta da Fapesp com a IBM e recebeu recursos de US$ 60 mil (cerca de R$ 200 mil reais) da linha de auxílio à pesquisa Parceria para Inovação Tecnológica (Pite). A vigência é de dois anos, de abril de 2018 a março de 2020.

Serão empregados algoritmos de visão computacional e aprendizado de máquina na detecção e classificação de objetos de interesse, tais como terreno, plantas, folhas e frutos. Além disso, informações como características das plantas, variação espacial na cultura e outras medidas vão ser estimadas a partir de nuvens de pontos 3-D (point clouds).

Os pesquisadores explicam que parcelas de três culturas diferentes, incluindo grãos e fruticultura, serão sensoreadas e estruturadas, capturando vários estágios de desenvolvimento das plantas.

Produção editorial: Revista M&T – Desenvolvido e atualizado por Diagrama Marketing Editoral