Pela primeira vez, cientistas usaram a combinação de imagens multiespectrais e radiográficas para analisar atributos de qualidade de sementes. A nova metodologia é baseada em inteligência artificial e permite automatizar e tornar mais eficiente o processo de análise da qualidade de sementes, obtendo resultados mais precisos, com menor índice de subjetividade e em tempo real.
A pesquisa envolveu cientistas do Centro
de Energia Nuclear na Agricultura de São
Paulo (Cena/USP), da Embrapa Meio
Ambiente (SP) e da Universidade Técnica
de Aarhus (AU), na Dinamarca. No estudo,
os pesquisadores utilizaram como modelo
a Jatropha curcas, oleaginosa
popularmente conhecida como pinhão-
manso, variedade que possui relevante
importância econômica por sua aptidão na
produção de biocombustíveis, alimentos e
rações. Segundo os autores, a técnica
utilizada pode ser adaptada e empregada a
sementes de outras culturas.
De acordo com Clíssia Barboza da Silva,
do Cena/USP, as maiores vantagens são,
principalmente, a rapidez e a precisão.
Enquanto o método convencional requer
cerca de uma semana para obtenção dos
resultados, a análise de imagens demanda
apenas alguns segundos. A pesquisadora
conta ainda que, na avaliação
convencional, a análise é feita de forma
visual e depende da interpretação do
analista, sendo, portanto, subjetiva. Já no
caso da análise de imagem, o resultado é
dado de forma automatizada, garantindo
maior precisão. ( EMBRAPA )
Foto: Qualidade Isla Sementes
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