Notícia

Técnica baseada em inteligência artificial permite automatizar a análise de sementes para uso agrícola

A metodologia não invasiva facilita a identificação de sementes imaturas ou de má qualidade, sem destruir os produtos ou gerar resíduos

Wikimedia Commons

Fonte

Agência FAPESP

Data

sábado, 20 fevereiro 2021 10:55

Áreas

Agricultura. Agronomia. Biotecnologia. Ciências Agrárias

Pesquisadores do Centro de Energia Nuclear na Agricultura (Cena) e da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq), ambos da Universidade de São Paulo (USP), desenvolveram uma metodologia baseada em inteligência artificial que permite automatizar e tornar mais eficiente o processo de análise da qualidade de sementes – que é exigido por lei e, atualmente, feito de forma manual por analistas credenciados pelo Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (Mapa).

O grupo empregou tecnologias baseadas em luz – já usadas em análise de plantas e em áreas como a cosmética – para a aquisição de imagens das sementes. Em seguida, recorreu a técnicas de aprendizagem de máquina para automatizar o processo de interpretação das imagens. Desse modo, foi possível minimizar algumas das dificuldades encontradas nos processos tradicionais. Por exemplo, para muitas espécies, a nova tecnologia pode ser aplicada a todo o lote de sementes e não apenas a amostras, como se faz hoje. Além disso, por não ser invasiva, evita destruir os produtos avaliados e gerar resíduos.

Na pesquisa, os cientistas usaram duas tecnologias baseadas em luz para obtenção das imagens, a fluorescência de clorofila e a reflectância multiespectral, utilizando como modelo sementes de tomate e de cenoura produzidas em diferentes países e épocas e submetidas a condições distintas de armazenagem. No caso do tomate, foram utilizados os cultivares comerciais Gaúcho e Tyna, produzidos no Brasil e nos Estados Unidos. Para a cenoura, foram escolhidos os cultivares Brasília e Francine, produzidos no Brasil, Itália e Chile.

A escolha se baseou na importância econômica desses alimentos, cuja demanda já é grande em todo o mundo e segue em expansão, além das dificuldades que os produtores encontram na colheita das sementes. Como esses cultivos não apresentam uniformidade no processo de maturação dos frutos, e consequentemente das sementes, os produtores precisam fazer a colheita em parcelas, o que é muito oneroso. Entretanto, ainda existe uma grande dificuldade na obtenção de lotes uniformes, pois a presença de sementes imaturas não é facilmente detectada por métodos visuais. As técnicas baseadas em visão de máquina podem minimizar esse problema.

Os pesquisadores compararam os resultados obtidos nas análises não destrutivas com os das avaliações aplicadas às sementes pelos métodos tradicionais: o teste de germinação, obrigatório por lei, e o de vigor. No primeiro, analistas separam amostras de sementes, as colocam para germinar em condição favorável de temperatura, água e oxigênio e verificam a quantidade final de plântulas, ou plantas jovens, normais, produzidas de acordo com as regras estabelecidas pelo Mapa. Já os testes de vigor são complementares e mais sofisticados. Os mais comuns se baseiam na resposta da semente a condições de estresse e parâmetros de crescimento das plântulas.

Além das dificuldades já citadas, os métodos tradicionais são mais demorados. No caso do tomate e da cenoura, por exemplo, pode levar até duas semanas para obtenção dos resultados. Além disso, a análise é bastante subjetiva, pois depende da interpretação de cada analista. “Nossa proposta é automatizar ao máximo o processo, usando fluorescência de clorofila e imagens multiespectrais para analisar a qualidade das sementes, superando esses gargalos”, destaca a Dra. Clíssia Barboza da Silva, pesquisadora do Cena-USP e uma das autoras do artigo Integrating Optical Imaging Tools for Rapid and Non-invasive Characterization of Seed Quality: Tomato (Solanum lycopersicum L.) and Carrot (Daucus carota L.) as Study Cases, publicado na revista científica Frontiers in Plant Science, um dos principais periódicos científicos internacionais na área da agricultura. Ela também é a pesquisadora responsável pelo projeto, apoiado pela FAPESP.

A autora principal do artigo é Patrícia Galletti, que desenvolveu a pesquisa durante seu mestrado e recebeu, em 2019, o prêmio Best Poster Award no 7º Congresso de Sementes das Américas, quando apresentou resultados parciais do projeto.

Clorofila como marcador de qualidade

A clorofila está presente na semente, onde ajuda a fornecer energia para o armazenamento de nutrientes (lipídios, proteínas e carboidratos) importantes para o desenvolvimento. Cumprida essa função, a clorofila se degrada. “Porém, quando a semente não completa o processo de maturação, resta clorofila não degradada em seu interior. Quanto menos clorofila residual, mais avançada a semente está no processo de maturação, mais nutrientes ela tem e maior a qualidade. Se há muita clorofila, ocorre o inverso: a semente ainda está imatura e tem menor qualidade”, relata.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Agência FAPESP.

Fonte: Janaína Simões, Agência FAPESP.  Image: Wikimedia Commons.

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