Doença nos cítricos? Seu celular pode virar um laboratório com ajuda da IA

Um novo sistema de inteligência artificial desenvolvido por pesquisadores indianos promete revolucionar a citricultura ao diagnosticar doenças como greening e cancro com precisão quase perfeita, ajudando agricultores a evitar perdas e proteger suas lavouras.

HLB, citros, frutas, laranja
Tecnologia baseada em IA permite diagnóstico preciso de doenças cítricas e revoluciona o manejo no campo.

A produção de frutas cítricas, como laranjas, limões e tangerinas, é um dos pilares da agricultura global. Em 2020, esse setor alcançou cerca de 158 milhões de toneladas, movimentando economias inteiras e garantindo renda a milhões de pequenos e grandes produtores. No entanto, a sanidade dessas culturas está ameaçada por doenças como o greening, o cancro cítrico e a pinta preta, que podem dizimar plantações inteiras se não forem identificadas a tempo.

Com sintomas visuais semelhantes, essas doenças confundem até mesmo especialistas experientes. Mas um novo estudo da JECRC University, na Índia, promete transformar esse cenário com o uso de inteligência artificial de última geração.

Pesquisadores desenvolveram uma ferramenta baseada em aprendizado profundo, um ramo da inteligência artificial, capaz de identificar e classificar doenças em folhas e frutos cítricos com mais de 99% de precisão. Utilizando imagens simples, como aquelas tiradas com um celular ou drone, a tecnologia analisa sinais invisíveis ao olho humano e indica o tipo de enfermidade, permitindo uma resposta rápida e eficaz.

Olhos digitais: como funciona a inteligência artificial no campo

A inovação desenvolvida pelos pesquisadores indianos usa redes neurais profundas, modelos computacionais inspirados no cérebro humano, treinados com centenas de imagens de folhas e frutas saudáveis e doentes. Essas redes conseguem aprender padrões e identificar características sutis que indicam a presença de doenças, algo que muitas vezes passa despercebido até mesmo por especialistas.

Citros, laranja, limão
Doenças podem ser identificadas com precisão por inteligência artificial, mesmo em estágios iniciais.

Para alcançar esses resultados, os cientistas aplicaram técnicas como aumento de dados (gerando variações das imagens para simular diferentes condições de luz, ângulo ou ruído) e melhoramento visual, tornando as imagens mais claras para a análise da IA. Eles testaram quatro modelos diferentes e os mais eficazes, DenseNet121 e InceptionV3, chegaram a uma taxa de acerto superior a 99%, um nível considerado excepcional mesmo em aplicações médicas.

Do diagnóstico à confiança: o papel da explicabilidade

Além da alta precisão, o sistema também se destaca por sua transparência. Usando uma técnica chamada Grad-CAM, os pesquisadores conseguem mostrar quais partes da imagem foram decisivas para a IA tomar sua decisão. Essa visualização em forma de “mapa de calor” permite que agricultores e técnicos verifiquem se o modelo está realmente focando na área doente da planta, um passo importante para criar confiança em soluções automatizadas.

Entre os diferenciais que tornam essa tecnologia promissora para uso prático estão:

  • Baixo custo de implementação em comparação com equipamentos laboratoriais;
  • Capacidade de funcionar em celulares e tablets com processadores básicos;
  • Diagnóstico rápido, em tempo real, mesmo em campo;
  • Redução da dependência de inspeções humanas manuais e subjetivas;
  • Aplicabilidade em diferentes variedades de cítricos e condições ambientais.

A integração com dispositivos móveis e plataformas agrícolas pode transformar essa ferramenta em um aliado poderoso para o manejo preventivo de doenças, evitando perdas e melhorando a qualidade da produção.

E o Brasil com isso?

Embora o estudo tenha sido realizado na Índia, as aplicações dessa tecnologia têm grande relevância para o Brasil, segundo maior produtor mundial de laranjas e constantemente afetado por surtos de greening. A adoção de soluções inteligentes no campo pode ser crucial para proteger as lavouras brasileiras, principalmente em pequenas propriedades, onde o acesso a especialistas é limitado e as perdas por doenças muitas vezes comprometem a renda familiar.

Com o avanço da agricultura digital e a crescente popularização de ferramentas baseadas em IA, é possível imaginar um futuro próximo onde produtores rurais possam escanear uma folha com o celular e receber, na hora, o diagnóstico preciso e as recomendações para controle. Esse tipo de tecnologia não apenas melhora a produtividade, mas fortalece a resiliência do setor frente aos desafios sanitários e climáticos, abrindo caminho para uma agricultura mais sustentável, tecnológica e inclusiva.

Referência da notícia

Integrating advanced deep learning techniques for enhanced detection and classification of citrus leaf and fruit diseases. 12 de abril, 2025. Goyal, A., Lakhwani, K.