GAIAGAIA · Universidade Estadual de Londrina

Agricultura de precisão a serviço do produtor.

Usamos inteligência artificial para que o produtor obtenha diagnósticos em tempo real da sua lavoura, na palma da mão.

Ver a tecnologia em ação
Universidade Estadual de Londrina (UEL)
Sobre o grupo GAIA

A tecnologia da informação aplicada ao campo.

Somos um grupo de pesquisa e extensão da Universidade Estadual de Londrina, com o objetivo de agregar valor aos nossos parceiros.

IA aplicada

Modelos de visão computacional treinados para reconhecer doenças em folhas

Nossa equipe reúne pesquisadores e alunos dedicados ao desenvolvimento de soluções de tecnologia da informação aplicadas a diferentes setores, incluindo a agricultura.

Usamos IA para extrair dados de imagens e ajudar o produtor a tomar decisões informadas sobre a sua lavoura.

Detecção de Doenças

Diagnóstico automático de doenças em folhas, com IA explicável.

Nossos modelos classificam imagens de folhas e mostram, por meio de mapas de calor, quais regiões pesaram na decisão.

Diagnóstico de Requeima com mapa de calor Score-CAM
RequeimaScore-CAM
Diagnóstico de Requeima com mapa de calor Grad-CAM++
RequeimaGrad-CAM++
Diagnóstico de Septoriose com mapa de calor Grad-CAM++
SeptorioseGrad-CAM++
Diagnóstico de Requeima com mapa de calor Grad-CAM++
RequeimaGrad-CAM++
1

Captura da imagem

A folha é fotografada em campo ou por drone e enviada ao modelo de classificação.

2

Diagnóstico por IA

Uma rede neural convolucional identifica a doença mais provável entre as classes conhecidas.

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Mapa de calor explicativo

Técnicas como Grad-CAM++ e Score-CAM destacam exatamente as regiões da folha que motivaram o diagnóstico.

Roadmap

Próximos passos para levar a detecção de doenças do laboratório ao campo.

  1. 1
    Construção de aplicativo
  2. 2
    Mapeamento com drones
  3. 3
    Aplicação com sensores multiespectrais
Outros trabalhos

Além da detecção, outras frentes de atuação.

Aplicamos tecnologia da informação e ciência de dados para gerar valor em diferentes etapas do ciclo agrícola.

Cruzamento de dados

Realizamos o cruzamento de dados das mais diversas fontes para transformá-los em informação ao produtor ou para alimentar sistemas.

Análise de dados

A partir dos mais diversos conjuntos de dados, construímos dashboards e relatórios de BI para fornecer informação ao produtor. Também usamos esses dados no treino de modelos de inteligência artificial que auxiliam com diagnósticos e predições no campo.

Pesquisa

Investigamos seus problemas e modelamos soluções adequadas às necessidades e restrições.