Adryan Teixeira da Silva

Formação complementar

Projetos de pesquisa

• 2022 - Atual

  Termologia infravermelha e inteligência artificial para diagnóstico de estresse hídrico em cultivares de algodão naturalmente coloridos, Descrição: As mudanças climáticas estão afetando os sistemas de subsistência das populações humanas em todo o mundo e têm causado desequilíbrio e vulnerabilidade aos agroecossistemas, fato que coloca grandes desafios à produção agrícola e à segurança dos recursos hídricos. Nesse sentido, a diversidade de cultivares de algodão associada à escassez de água no solo evidencia a necessidade de ferramentas robustas para diagnóstico de estresse hídrico, por exemplo utilizando-se de inteligência artificial. Com isso, pesquisas inovadoras devem ser realizadas para introdução de tecnologias na agricultura, atração e formação de jovens cientistas e fixação do homem no campo. Assim, objetiva-se ajustar modelos agrotecnológicos de diagnóstico de estresse hídrico em plantas de cultivares de algodão naturalmente colorido a partir do processamento de imagens termográficas por infravermelho utilizando-se de algoritmos de inteligência artificial. Para tanto, será realizado em campo o cultivo de 4 cultivares submetidas a quatro regimes hídricos (100, 75, 50 e 25% da ETc - evapotranspiração da cultura) no Centro de Desenvolvimento Sustentável do Semiárido (CDSA) da Universidade Federal de Campina Grande (UFCG). Em cada estádio fenológico serão obtidas 125 imagens termográficas por infravermelho, as quais serão processadas utilizando-se dos vetorizadores InceptionV3, SqueezeNet, VGG16 e VGG19. Posteriormente, serão testados os algoritmos de aprendizado de máquina, como k-vizinhos mais próximos, arvore de decisão, floresta aleatória, aumento de gradiente, máquina de vetores de suporte e rede neural. A performance dos modelos será testada utilizando-se diferentes métodos, como validação cruzada, validação cruzada por recurso, amostragem aleatória, deixando-se uma proporção dos dados de fora para teste e teste em dados de trem. Para validação dos modelos, será utilizado o método teste em dados de vetores de imagens que não serão utilizados na etapa de ajuste dos modelos. A proposta possui viabilidade técnica, econômica e exequibilidade dentro do cronograma preconizado. Este projeto será executado com auxílio financeiro fomentado pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico ? CNPq (Processo: 408952/2021-0 Chamada: Chamada CNPq/MCTI/FNDCT N 18/2021 - Faixa B - Grupos Consolidados). Assim, prospecta-se que a execução da proposta tenha impacto positivo na iniciação científica do bolsista, gerando a publicação de trabalhos científicos, estreitando e interface entre graduação e pós-graduação, de modo a ampliar os horizontes para trabalhos futuros e aplicações dos conhecimentos e técnicas na agricultura do Semiárido brasileiro.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Adryan Teixeira da Silva - Integrante / RENER LUCIANO DE SOUZA FERRAZ - Coordenador / Alicia Silva Alves Lira - Integrante.