Maio, 2023

Maio, 2024

Tecnologias de informação e comunicação

Software

Ing. Cristian Gabriel Zambrano Vega PhD. - Director
Ing. Washington Alberto Chiriboga Casanova M.Sc.

czambrano@uteq.edu.ec

$ 1000

Em curso

A agricultura é um dos principais fatores que decide o crescimento econômico de qualquer país. No Equador, mais de 64% da produção agrícola nacional está nas mãos de pequenos agricultores. O cacau é um dos produtos agrícolas mais exportados, sendo o setor cacaueiro o segundo mais exportado depois das bananas. Infelizmente, devido a diversas condições sazonais, as safras são infectadas por vários tipos de doenças, o que leva a uma alta taxa de perda na produção, devido à falta de detecção precoce e oportuna no crescimento da mazorca.

O objetivo deste projeto de pesquisa é desenvolver soluções computacionais baseadas em técnicas de Visão Artificial para a detecção rápida e eficaz de duas das principais doenças presentes nas mazorcas de Cacau (Theobroma cacao L.), a "Moniliasis" (Moniliophthora roreri) e a "Phytophthora" (Phytophthora palmivora), fornecendo assim uma ferramenta gratuita e fácil de usar para os agricultores da região e do país, principalmente para aqueles que ainda não desenvolveram as habilidades necessárias para a identificação dessas doenças.

Serão estudadas as principais técnicas de visão artificial, incluindo o Deep Learning; será construído um modelo computacional usando a técnica de melhor desempenho em um conjunto de imagens capturadas de mazorcas doentes e sãs em várias hortas da região e, finalmente, o modelo computacional será implementado em um aplicativo móvel fácil de usar para fornecer aos agricultores uma nova ferramenta científica para auxiliar na detecção dessas doenças em seus cultivos de cacau.