Classificação de fitopatologia fúngica baseada em Deep Learning

Abstract

A classificação de fitopatologia fúngica baseada em Deep Learning envolve a aplicação de técnicas avançadas de inteligência artificial para identificar e categorizar doenças causadas por fungos em plantas, utilizando imagens de tais plantas como dados de entrada. Esse processo é crucial na agricultura, pois doenças fúngicas podem devastar culturas e causar significativas perdas econômicas. O Deep Learning, especialmente por meio de redes neurais convolucionais (CNNs), permite a análise automática de imagens de plantas, detectando padrões específicos que indicam a presença de doenças. Essas redes aprendem a reconhecer diferentes doenças fúngicas através de um processo de treinamento que envolve grandes conjuntos de dados de imagens rotuladas. Além disso, técnicas como Data Augmentation são frequentemente utilizadas para aumentar a diversidade dos dados de treinamento, melhorando a robustez e a precisão dos modelos desenvolvidos. A aplicação desse método na agricultura, especialmente em culturas como o plantio de batata, pode transformar o manejo de doenças, permitindo intervenções mais rápidas e precisas, reduzindo a necessidade de insumos químicos e aumentando a produtividade agrícola. O desenvolvimento de sistemas automáticos de classificação fúngica baseados caracteriza-se como um processo de inovação promissor, que fomenta um potencial contribuição para uma agricultura mais sustentável e eficiente.