Trabalho desenvolvido na Esalq recebe prêmio

Melhor apresentação no XXI Congresso Brasileiro de Sementes.

Entre os dias 12 e 15 de setembro de 2022, ocorreu na Expo Unimed em Curitiba, PR, o XXI Congresso Brasileiro de Sementes. Realizado desde 1979 pela Associação Brasileira de Tecnologia de Sementes (Abrates), o Congresso Brasileiro de Sementes é considerado o maior evento da área com reconhecimento dentro e fora do país.

Com o tema ``Semente: Propulsora do Agronegócio ``, a 21ª edição reuniu mais de 1200 participantes, incluindo organizadores, palestrantes nacionais e internacionais, expositores, estudantes e pesquisadores de várias instituições do país.

A Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq/USP) destacou-se entre os trabalhos premiados no evento. O aluno Abimael dos Santos Carmo Filho do curso de doutorado do programa de Pós-graduação em Fitotecnia, recebeu o prêmio de 1º lugar pelo melhor trabalho apresentado no Congresso. Com o título “Método de Classificação de Sementes Esverdeadas de Soja por Inteligência Artificial Associada a Análise de Imagens”, o trabalho teve como coautores Carlos Henrique Queiroz Rego, Fernando Henrique Iost Filho, Pedro Takao Yamamoto e Francisco Guilhien Gomes Junior, todos da Esalq. A pesquisa foi financiada com recursos da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes) e conduzida durante o curso de mestrado do Abimael no mesmo programa e instituição, sob orientação do professor Francisco Guilhien Gomes Junior, do departamento de Produção Vegetal.

O estudo investigou o uso do modelo de regressão logística combinado com imagens em RGB (Red, Green, Blue) e hiperespectral para identificação de sementes esverdeadas de soja. Os resultados demonstraram que o modelo apresentou mais 90% de acurácia nos dados obtidos pelos dois sensores, sendo capaz de identificar sementes que apresentavam esverdeamento. —Sementes esverdeadas de soja representam um grande problema para o setor sementeiro pois apresentam baixa qualidade inviabilizando o estabelecimento adequado da cultura no campo. Assim, a inteligência artificial associada a análise de imagens é uma alternativa eficiente para identificar e separar essas sementes— explica Abimael.