Desenvolvimento e validação de um sistema especialista para identificar fungos na análise sanitária de sementes
AUTOR(ES)
Alves, Marcelo de Carvalho, Pozza, Edson Ampélio, Machado, José da Cruz, Carvalho, Maria das Graças Guimarães
FONTE
Revista Brasileira de Sementes
DATA DE PUBLICAÇÃO
2006-04
RESUMO
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.
ASSUNTO(S)
patologia inteligência artificial identificação de fungos
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