Um projeto de pesquisa inovador desenvolveu uma plataforma de ponta que combina inteligência artificial, computação em nuvem e tecnologia de drones para revolucionar a produção de arroz. A plataforma, chamada Panicle-Cloud, utiliza computação em nuvem alimentada por IA para quantificar as panículas de arroz a partir de imagens coletadas por drones, possibilitando a classificação da produção de rendimento em arroz.
A equipe de pesquisa criou um conjunto de dados diversificados de detecção de panículas de arroz anotadas por especialistas (DRPD) e integrou vários modelos de aprendizado profundo na plataforma Panicle-Cloud. Através de melhorias iterativas, a equipe identificou o modelo Panicle AI como o mais preciso para detectar e quantificar as panículas de arroz. Ao analisar os voos dos drones em diferentes altitudes e estágios de crescimento, eles determinaram que uma altitude de 7m durante os estágios iniciais de enchimento dos grãos obtinha os melhores resultados.
A análise de correlação confirmou a eficácia do modelo Panicle AI, especialmente a uma altura de 7m, com um coeficiente de correlação alto. Este modelo superou outros 13 modelos de aprendizado profundo de última geração em termos de precisão na detecção de panículas. A plataforma Panicle-Cloud de fácil utilização permite que não especialistas selecionem modelos de IA para detecção de panículas através de uma interface baseada na web. A plataforma também otimiza o cálculo, recortando imagens maiores.
Em um teste de campo de arroz de duas safras, a plataforma classificou com sucesso a produção de rendimento de arroz em categorias baixa, média e alta com uma precisão geral de mais de 84%. Essa funcionalidade permite que os criadores de arroz selecionem efetivamente variedades preferidas com base no rendimento previsto.
Integrando IA, computação em nuvem e tecnologia de drones, o Panicle-Cloud oferece uma solução eficiente e precisa para quantificar características relacionadas ao rendimento do arroz. Essa tecnologia tem o potencial de melhorar significativamente os processos de criação e cultivo de arroz, enfrentando os desafios impostos pelas mudanças climáticas e pelo aumento da demanda por alimentos. Com sua acessibilidade e ferramentas avançadas de fenotipagem, o Panicle-Cloud capacita uma variedade mais ampla de usuários a selecionar variedades de arroz com alta produtividade, contribuindo para a segurança alimentar em escala global.
Referência: Teng, Z., et al. “Panicle-Cloud: Uma plataforma de computação em nuvem aberta e alimentada por IA para quantificar panículas de arroz a partir de imagens coletadas por drones, possibilitando a classificação da produção de rendimento em arroz.” Plant Phenomics (2023). DOI: 10.34133/plantphenomics.0105
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