Pesquisador do Semear e da Embrapa Agricultura Digital, Jayme Barbedo, analisou mais de 40 estudos que utilizam vis\u00e3o computacional na agricultura em diferentes culturas, sensores e aplica\u00e7\u00f5es para mapear padr\u00f5es recorrentes de sucesso e falha. O autor concluiu que ampliar o volume e a diversidade de dados \u00e9 essencial para que os modelos funcionem melhor em condi\u00e7\u00f5es reais. O artigo foi publicado recentemente na revista Computers and Electronics in Agriculture.<\/p>\n
A an\u00e1lise abarcou estudos que utilizaram imagens capturadas por c\u00e2meras terrestres e drones para diferentes aplica\u00e7\u00f5es agr\u00edcolas, como detec\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as, estimativa de produtividade e monitoramento de lavouras. O objetivo foi entender at\u00e9 que ponto esses sistemas s\u00e3o capazes de funcionar em condi\u00e7\u00f5es reais, marcadas por alta variabilidade ambiental.<\/p>\n
Segundo o pesquisador, os modelos atuais j\u00e1 atingiram um n\u00edvel elevado de desempenho quando operam em condi\u00e7\u00f5es controladas. O problema surge quando s\u00e3o expostos \u00e0 diversidade do campo. \u201cSe voc\u00ea alimenta os modelos com dados que representam muito bem o problema, eles quase sempre v\u00e3o funcionar. O problema \u00e9 que na agricultura a gente tem uma variedade de condi\u00e7\u00f5es muito grande\u201d, explica o autor.<\/p>\n
Essa variabilidade inclui diferen\u00e7as de ilumina\u00e7\u00e3o, clima, arquitetura das plantas, solo e at\u00e9 mesmo a forma como as doen\u00e7as se manifestam. Como resultado, modelos treinados com bases limitadas tendem a falhar ao serem aplicados em novos contextos. Segundo Barbedo, esses elementos ajudam a explicar por que um modelo aparentemente acurado pode perder efici\u00eancia quando aplicado fora do contexto em que foi treinado.<\/p>\n
O artigo aponta que a principal limita\u00e7\u00e3o n\u00e3o est\u00e1 nos algoritmos, mas na insufici\u00eancia e falta de diversidade dos dados. Construir bases robustas que representem a realidade agr\u00edcola exige um volume massivo de imagens coletadas em diferentes condi\u00e7\u00f5es, algo ainda dif\u00edcil de alcan\u00e7ar. \u201cVoc\u00ea precisa \u00e0s vezes centenas, milhares, talvez milh\u00f5es de imagens para representar essa variabilidade. E isso \u00e9 praticamente invi\u00e1vel sem um esfor\u00e7o coletivo\u201d, pontua o pesquisador.<\/p>\n
Outro problema recorrente \u00e9 a forma como os modelos s\u00e3o avaliados. Muitos estudos utilizam conjuntos de dados semelhantes para treino e teste, o que gera uma falsa impress\u00e3o de desempenho elevado. Na pr\u00e1tica, esses sistemas n\u00e3o foram testados em cen\u00e1rios realmente diferentes, o que compromete sua aplicabilidade.<\/p>\n
Essa desconex\u00e3o entre resultados cient\u00edficos e uso real ajuda a explicar por que muitas solu\u00e7\u00f5es n\u00e3o chegam ao campo ou fracassam ao serem implementadas. \u201cTem que ter um cuidado muito grande de n\u00e3o introduzir uma tecnologia que n\u00e3o est\u00e1 pronta. Isso pode gerar frustra\u00e7\u00e3o e prejudicar a confian\u00e7a dos produtores\u201d, alerta Barbedo.<\/p>\n
Entre os caminhos para superar essas limita\u00e7\u00f5es, o pesquisador aponta o compartilhamento de dados entre institui\u00e7\u00f5es e pa\u00edses, ampliando a diversidade das bases dispon\u00edveis. \u201cEmbora j\u00e1 exista incentivo de ag\u00eancias de fomento, como a FAPESP, ainda h\u00e1 poucas bases abertas capazes de atender essa demanda\u201d, destaca o pesquisador.<\/p>\n
Outra estrat\u00e9gia \u00e9 envolver os pr\u00f3prios produtores na coleta de dados, em modelos de ci\u00eancia cidad\u00e3. Nesse caso, aplicativos e incentivos podem transformar celulares em ferramentas de gera\u00e7\u00e3o de dados em larga escala.<\/p>\n
Al\u00e9m disso, o autor destaca o potencial de integrar diferentes tipos de informa\u00e7\u00e3o. Mesmo com grandes volumes de imagens, muitas vezes elas n\u00e3o s\u00e3o suficientes para uma resposta precisa, j\u00e1 que diferentes doen\u00e7as e estresses podem gerar sintomas muito semelhantes. Entretanto, a combina\u00e7\u00e3o com dados meteorol\u00f3gicos, de solo e de manejo amplia o contexto da an\u00e1lise e aumenta significativamente a confiabilidade dos resultados. \u201cVoc\u00ea passa a ter v\u00e1rias pistas, como um detetive, e consegue chegar a uma resposta mais confi\u00e1vel\u201d, explica Barbedo.<\/p>\n
Neste sentido, o Projeto Semear Digital, ao atuar em diferentes regi\u00f5es do Brasil por meio dos distritos agrotecnol\u00f3gicos, cria condi\u00e7\u00f5es ideais para enfrentar um dos principais gargalos identificados pelo estudo, a variabilidade dos dados. Testar tecnologias em contextos diversos permite gerar bases mais representativas e avaliar solu\u00e7\u00f5es em condi\u00e7\u00f5es reais.<\/p>\n