De acordo com a FAO (Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura), África perde entre 30% a 50% dos seus produtos agrícolas antes mesmo de chegarem ao mercado.
Na Nigéria, com o intuito de combater esta realidade, três estudantes da Universidade Caleb, em Lagos, desenvolveram uma aplicação que, com recurso a Inteligência Artificial, permite determinar o estado de maturação dos frutos.
A aplicação consegue avaliar instantaneamente se, por exemplo, uma manga está madura, pouco madura ou já podre. O objectivo é reduzir as perdas pós-colheita e transformar a avaliação da qualidade dos frutos no continente.
A solução foi concebida por Harmony Abayomi, Frida Efod e Chibuzor Nwachukwu, em representação dos departamentos de Ciências Informáticas, Cibersegurança e Engenharia de Software, tendo conquistado o primeiro lugar na Hackathon da Universidade de Bell com a mesma.
“A nossa aplicação recorre ao poder da IA para resolver um grande problema no sector agrícola, ao detectar o grau de maturação, a deterioração e até mesmo doenças em mangas”, explica Harmony Abayomi.
Com esta tecnologia, os jovens pretendem garantir que agricultores, vendedores e consumidores tenham acesso a frutas com a melhor qualidade possível.
Como funciona?
A aplicação utiliza uma combinação de visão computacional e aprendizagem automática. Através da análise de imagens das frutas, consegue detectar sinais visuais subtis, como gradientes de cor, padrões de textura e imperfeições na casca, que indicam os diferentes níveis de maturação.
Em poucos segundos, o software classifica cada fruto com precisão, oferecendo aos agricultores, comerciantes e consumidores uma ferramenta digital para tomarem decisões mais informadas.
Harmony Abayomi sublinha que a iniciativa visa capacitar os agricultores locais com tecnologia simples, acessível e enraizada nos seus desafios quotidianos.
“Detectar o grau de maturação e a deterioração continua a ser um desafio significativo. Frutos demasiado maduros conduzem ao desperdício e à perda de valor, enquanto frutos ainda verdes não satisfazem as expectativas dos consumidores. Os métodos tradicionais, como a inspecção visual, são subjectivos e frequentemente pouco fiáveis”, salienta a equipa.
Ao treinar o modelo de IA com centenas de imagens de frutos em diferentes estádios de maturação, a aplicação torna-se progressivamente mais inteligente a cada digitalização. O resultado é um sistema com potencial de expansão para outras variedades frutícolas sujeitas a desafios semelhantes no pós-colheita, em África e além-fronteiras.
Para além de identificar o estado de maturação dos frutos, a aplicação poderá também detectar sinais precoces de doenças, o que é crucial para evitar a propagação de infecções e proteger as culturas.
Com esta inovação, ambiciona-se reduzir o desperdício alimentar, aumentar os rendimentos dos agricultores, reforçar a confiança dos consumidores e até melhorar o controlo de qualidade das exportações.
Fonte
