Auxílio Computacional para diagnóstico de afecções na Sojicultora
Jéssica Paula Guimarães Maia; Francisco Antonio Fernandes Reinaldo
doi:10.20906/CPS/SICITE2015-0997
Resumo
A sojicultora necessita de um controle rígido do plantio para evitar a proliferação de doenças. Caso o plantio seja atingido é necessário que o agrônomo acompanhe a plantação e colheita, analisando se os insumos indicados estão de acordo com o que foi diagnosticado. Porém, a constante mudança de pragas e doenças dificulta um conhecimento direto do problema e para auxiliar nesse diagnóstico, empresa especializada em insumos vem desenvolvendo softwares para aumentar a venda de seus produtos e em contrapartida facilitar a tomada de decisão no que diz respeito a sojicultora, auxiliando na identificação, no controle e tratamento da doença ou praga. Esses aplicativos homologados por essas empresas têm se mostrado lentos, ineficientes, sem recursos para a tomada de decisão computacional, sem inteligência computacional ou conhecimento de especialistas, oferecendo apenas material para consulta, resultando assim em baixas taxas nos acertos dos diagnósticos. Para tentar minimizar este problema, foi feito um levantamento de informações sobre as doenças que atingem a sojicultora e com as informações colhidas foi elaborada uma programação lógica atrás do aplicativo ExpertSINTA, que possui características de inteligência artificial. Neste aplicativo, o usuário deve responder a algumas perguntas objetivas, que citam sintomas perceptíveis de cada doença, dando no final um diagnóstico para o usuário, facilitando assim a aplicação de insumos corretos. Os testes foram desenvolvidos baseando-se em situações hipotéticas, nos sintomas coletados na revisão de literatura e em imagens de plantações atingidas pelas doenças tratadas na atual base de conhecimento. Nesses testes, os diagnósticos fornecidos pela base de conhecimento mostraram-se compatíveis com os sintomas apresentados, necessitando apenas de implementações que auxiliem na identificação do sintoma, como fotografias, para assim aumentar o grau de confiança da informação fornecida pelo usuário. ão fornecida pelo usuário.
Palavras-chave: Soja; Afecções; Diagnóstico Inteligente