Uma colaboração entre um biólogo e um engenheiro está aumentando os esforços para proteger as safras de uva do mundo. A tecnologia que desenvolveram, que usa robótica e inteligência artificial para identificar videiras infectadas por um fungo devastador, em breve estará disponível para pesquisadores que trabalham em uma ampla gama de pesquisas em plantas e animais.

De acordo com a Cornell University - localizada em Nova York, Estados Unidos - o biólogo Lance Cadle-Davidson (professor da School of Integrated Plant Sciences, SIPS) está trabalhando no desenvolvimento de variedades de uvas mais resistentes ao oídio. No entanto, a pesquisa de seu laboratório foi prejudicada pela necessidade de testar manualmente milhares de amostras de folhas de uva em busca de evidências de infecção.

O oídio é um fungo que ataca muitas plantas, incluindo vinho e uvas de mesa, deixando esporos brancos doentios nas folhas e frutos, custando aos vinicultores em todo o mundo bilhões de dólares por ano em perdas de frutas e custos de fungicidas.

Cadle-Davidson também é investigador de patologia vegetal no Serviço de Pesquisa Agrícola do Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (USDA-ARS).

O especialista trabalha na Unidade de Pesquisa Genética de Uvas em Genebra, Nova York, e sua equipe desenvolveu protótipos de robôs de imagem que podiam escanear amostras de folhas de uva automaticamente - um processo chamado fenotipagem de alto rendimento - por meio do projeto de melhoramento de uvas VitisGen2, financiado pelo USDA-ARS, e em colaboração com Health Research Center. Essa associação levou à criação de uma câmera robótica que eles chamaram de "BlackBird".

Yu Jiang é professor assistente de pesquisa na Seção de Horticultura da SIPS na Cornell AgriTech. Jian lidera pesquisas em engenharia de sistemas, análise de dados e inteligência artificial. O robô BlackBird, segundo o especialista, pode coletar informações em uma escala de 1,2 micrômetro por pixel, equivalente à de um microscópio óptico normal. Para cada amostra de folha centímetro que é examinada, o robô fornece 8.000 por 5.000 pixels de informação.

Desenvolvimento - Extrair informações úteis de uma imagem tão grande e de alta resolução foi o desafio de Jiang. A equipe do pesquisador usou inteligência artificial para resolvê-lo. Usando avanços em redes neurais profundas desenvolvidas para tarefas de visão computacional, como reconhecimento de rosto, Jiang aplicou esse conhecimento à análise de imagens microscópicas de folhas de videira. Além disso, Jiang e sua equipe implementaram a visualização dos processos inferenciais da rede, o que ajuda os biólogos a entender melhor o processo de análise e construir confiança com modelos de inteligência artificial.

Trabalhando juntos, a equipe Cadle-Davidson testa e valida o que os robôs veem, permitindo que a equipe de Jiang os ensine a identificar características biológicas de maneira mais eficaz.

"Os resultados são incríveis", disse ele. Cadle-Davison. Experimentos de pesquisa que antes levavam seis meses para toda a sua equipe de laboratório, agora levam apenas um dia para seus robôs BlackBird.  Isso revolucionou nossa ciência", disse Cadle-Davidson, acrescentando: "Estamos descobrindo que as ferramentas de IA de Yu realmente fazem um trabalho melhor ao explicar a genética dessas uvas".

Somente em julho, a colaboração conquistou um prêmio e duas novas bolsas. Em 1° de julho, a equipe recebeu uma doação de US$ 100.000 do USDA-ARS para espalhar o BlackBird para os escritórios de campo da ARS que trabalham em outras safras que fazem o mesmo tipo de trabalho de fenotipagem de alto rendimento.

"Esperamos encontrar colaboradores que possam se juntar a nós no aproveitamento dessa ferramenta", disse Jiang.

"Vemos possíveis aplicações para essa pesquisa em estudos de plantas, campos de animais ou para fins médicos", disse o especialista.

Em 12 de julho, o artigo da equipe sobre seu projeto ganhou o prêmio de melhor apresentação em Tecnologia da Informação, Sensores e Sistemas de Controle no encontro internacional anual de 2021 da American Society of Agricultural and Biological Engineers. E em 27 de julho, eles receberam uma bolsa de dois anos de US$ 150.000 do Fundo de Inovação de Pesquisa Agrícola Cornell para começar a melhorar o robô BlackBird para ver além do espectro de cores vermelho-verde, azul e infravermelho.

Vantagens da pesquisa - As doenças das plantas, como o oídio, podem aparecer no infravermelho antes de serem visíveis a olho nu; Se os pesquisadores puderem desenvolver ferramentas para ajudar os agricultores a detectar doenças precocemente, isso permitiria aos agricultores direcionar as pulverizações de fungicidas antes que a infecção se espalhe, o que significa menos fungicidas e perda de safras.

"Este trabalho está acelerando enormemente o ritmo do trabalho de criação e genética das uvas", disse Donnell Brown, presidente da National Grape Research Alliance.  "Normalmente, quando investimos em pesquisa na indústria, fazemos isso sabendo que talvez nunca veremos a recompensa de nossos investimentos em nossas vidas; é realmente um investimento baseado na fé nas gerações futuras de produtores. Mas agora, essa tecnologia está encurtando realmente esse período, em benefício de produtores e consumidores", disse Brown. *PortalFruticola.com