Quantos tomateiros saudáveis um lote de sementes produzirá? Pesquisadores da Agro Food Robotics da Wageningen University & Research desenvolveram um teste automático de germinação que dá aos criadores e produtores de sementes respostas rápidas e objetivas a esta pergunta, economizando custos e aumentando a eficiência.
Os produtores gostam de entregar plantas uniformes e, portanto, querem saber a qualidade da semente que encomendam. Quantas plantas um lote de sementes produz? Existem espécimes com crescimento atrasado, com caule torcido ou falta de folha? Tanto os criadores como os produtores de sementes realizam testes de germinação.
As plantas cultivadas a partir desses testes são avaliadas manualmente e de acordo com critérios e métodos de cultivo próprios da empresa. Um melhorador de sementes, por exemplo, cultiva exatamente nas mesmas condições durante todo o ano, enquanto em uma estufa comercial essas condições podem variar por estação. . “Os resultados dos testes de germinação podem, portanto, diferir entre si. Isto torna difícil para os criadores de sementes concordarem sobre a qualidade das sementes e para os produtores estimarem adequadamente a produção de mudas”, diz Lydia Meesters, pesquisadora da Agro Food Robotics da Wageningen University & Research.
Redes neurais
No projeto Exploração de ferramentas de fenotipagem de plantas de alta tecnologia para empresas de melhoramento genético e produtores (2018-2021), pesquisadores da Agro Food Robotics da Wageningen University & Research desenvolveram um teste de germinação automático e padronizado que elimina esses problemas.
“Com nosso sistema de câmera MARVIN, fazemos um grande número de filmes em alta velocidade de mudas de tomate e os vinculamos ao software de classificação”, diz Meesters. “O software utiliza redes neurais (deep learning), uma forma de inteligência artificial que permite aos computadores aprender com base nas informações que recebem. Neste caso, fazemos imagens bidimensionais e tridimensionais.”
Melhor previsão
Um dos onze parceiros do projeto é Paul Verbruggen, investigador da Bejo Zaden em Warmenhuizen. “Buscamos sempre prever melhor a qualidade e uniformidade dos tomateiros a partir de nossas sementes”, explica.
Esse objectivo está agora ao nosso alcance graças à investigação de Wageningen. “O sistema de câmeras Marvin já parece prever muito bem a qualidade das plantas”, diz Verbruggen. “Quando você adiciona novas tecnologias, como inteligência artificial, a confiabilidade aumenta significativamente. Os primeiros resultados também indicam que não importa se você coleta imagens 2D ou 3D de tomateiros. “Para nós é bom saber, porque confirma que a Bejo Zaden já está a utilizar um bom sistema.”
Trabalhando de forma eficiente
Verbruggen também observou que é difícil chegar a um consenso com outras partes sobre como medir exactamente a qualidade das sementes. “Agora estamos trabalhando juntos em modelos preditivos personalizados, com os quais cada parceiro da cadeia pode treinar seu próprio modelo.” Se depender de Meesters, esses modelos são apenas o começo. “Quanto mais a tecnologia moderna é integrada nas estufas, mais eficientes as empresas se tornam.”