Desenvolvimento e validação de um sistema especialista para identificar fungos na análise sanitária de sementes

Abstract

Objetivou-se com o presente trabalho desenvolver e validar um Sistema Especialista (SE) para auxiliar na detecção de fungos em análises de sanidade de sementes. O SE possui opções que permitem auxiliar a identificação de 46 fungos de importância econômica que ocorrem em sementes de algodão, arroz, cenoura, feijão, girassol, milho, soja, sorgo e trigo, submetidas ao teste de incubação em papel de filtro ('blotter test'). São apresentadas fotografias dos patógenos nas sementes e em lâminas, sob diferentes aumentos do estereomicroscópio e microscópio composto. Para aumentar o nível de certeza do usuário, textos referentes às fotografias e glossário de termos técnicos foram incluídos. O sistema fornece nível de confiança (porcentagem de acerto) na resposta ao realizar a diagnose e possibilita acesso aos detalhes sobre o patógeno encontrado. O sistema foi validado por 14 usuários com 3 níveis distintos de conhecimento (grupo 1: acadêmicos de Pós-Graduação da área, grupo 2: acadêmicos de Pós-Graduação de outras áreas e grupo 3: acadêmicos do curso de graduação em Agronomia). A porcentagem de acerto antes e após a utilização do SE foi a seguinte: grupo 1 = antes de acessar o programa a média foi de 62,3% e, após sua utilização, de 95,2%; para os grupos 2 e 3 = 0% de acerto antes de usar o programa e, após a utilização desse, a porcentagem de acerto médio subiu para 88,1 e 95,2%, respectivamente. Considerando todos os fungos testados na fase de validação, independente de seus hospedeiros, o SE em Patologia de Sementes proporcionou incremento na porcentagem média de acerto, após a utilização do sistema de 35,33% para o grupo 1, de 86% para o grupo 2, e de 94% para o grupo 3. Na análise estatística realizada pelo teste do ÷², considerando freqüência esperada de acerto de 90%, os resultados obtidos antes da utilização do SE foram significativos para os grupos 2 e 3, e não-significativos para o grupo 1. Após a utilização do sistema, os resultados foram não-significativos para todos os grupos, ou seja, os resultados esperados (90% de acerto) não foram atingidos. Dessa forma, pode-se verificar que o programa aumenta consideravelmente a acurácia e precisão na identificação de fungos no teste de sanidade de sementes e possibilita que profissionais sem conhecimento prévio na área possam acessar informações específicas, como as referentes à sanidade de sementes pelo método de incubação em papel de filtro.

Expert Systems Applied to Plant Disease Diagnosis: Survey and Critical View

“…Alves et al [103] propuseram um sistema especialista (Doctor Seed Fungi) para identificação de fungos em sementes e grãos de nove espécies de plantas (feijão comum, cenoura, milho, algodão, arroz, sorgo, soja, girassol e trigo). O sistema era baseado em regras e organizado em módulos a fim de facilitar atualização.…”

Ontologias e tecnologia da informação e comunicação: sistemas especialistas, web semântica e gestão integrada de compras governamentais eletrônicas

“…Alguns exemplos de pesquisas sobre sistemas especialistas realizadas no Brasil incluem aplicações em Medicina (RAZZOUK et al, 2006); em projeto de produto (MAZIERO, 2000); no apoio à tomada de decisão em ambiente industrial (HENNEMANN, 2006); no uso e manejo da terra (GIBOSHI et al, 2006); no gerenciamento da informação (MENDES, 1997); no controle de processo industrial (SELLITO, 2002); no controle sanitário de sementes (ALVES et al, 2006) e na avaliação de terras para o cultivo de grãos (CHAGAS et al, 2006). Grande parte dos produtos comerciais disponíveis no mercado brasileiro que utilizam IA combinam recursos de sistemas especialistas (lógico) e de redes neurais (intuitivo) com aplicações, principalmente, nas áreas financeira, de telecomunicações e de serviços de utilidade púbica, como energia (ABES, s.d.…”