IA automatiza a identificação de vespas que podem substituir inseticidas na agricultura

Usando deep learning e visão computacional, estudo automatizou a identificação de vespas da família Ichneumonidae, que têm aplicação no controle sustentável de pragas agrícolas

Uma pesquisa feita na Escola de Engenharia de São Carlos (EESC) da USP aliou técnicas de visão computacional e deep learning, um campo da inteligência artificial que tem se desenvolvido aceleradamente, para automatizar a identificação de vespas que podem ser usadas como controle biológico na agricultura. Usando um banco de dados de mais de 3 mil imagens em alta resolução, a técnica identificou vespas parasitoides por família com alta precisão.

O trabalho foi feito em parceria com biólogos do Departamento de Ecologia e Biologia Evolutiva (DEBE) da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) e o Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia dos Hymenoptera Parasitoides (INCT Hympar), que reúne uma coleção de mais de 600 mil espécies de vespas. 

A notícia completa pode ser acessada por meio do link a seguir: Jornal da USP (link externo)

Texto original por Sthephany Oliveira.