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AGROSOFT
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Diagnose Virtual: Um Sistema
para Diagnóstico de
Doenças do Milho via Web
Autores
Silvia Maria Fonseca Silveira Massruhá
Email: silvia@cnptia.embrapa.br
Vínculo: Embrapa Informática Agropecuária
Endereço: Caixa Postal 6041 - 13083-970 – Campinas - SP
Telefone: (019) 289-9800Sergio Aparecido Braga da Cruz
Email: sergio@cnptia.embrapa.br
Vínculo: Embrapa Informática Agropecuária
Endereço: Caixa Postal 6041 - 13083-970 – Campinas - SP
Telefone: (019) 289-9800Evandro de Souza
Email: evandro@cnptia.embrapa.br
Vínculo: Embrapa Informática Agropecuária
Endereço: Caixa Postal 6041 - 13083-970 – Campinas - SP
Telefone: (019) 289-9800
Resumo
Este trabalho relata aspectos de um sistema para Diagnóstico de Doenças do Milho que foi implementado no subprojeto de Diagnóstico Remoto em desenvolvimento na Embrapa Informática Agropecuária em parceria com a Embrapa Milho e Sorgo. Este subprojeto objetiva a implantação de um ambiente na área de sanidade que possilite o diagnóstico de doenças remotamente e permita também que os produtores e extensionistas tenham um maior acesso aos veterinários e fitopatologistas da Embrapa através de consultas virtuais. Este subprojeto integra três facetas tecnológicas: Sistemas Especialistas, Internet e Sistemas de Multimídia. A situação atual deste trabalho, a experiência adquirida no desenvolvimento deste sistema especialista bem como seus trabalhos futuros são apresentados neste artigo.
This paper presents some aspects of the Corn Diseases Diagnosis system that was implemented in the Remote Diagnosis Project that is being developed in Embrapa Agricultural Information in partnership with Embrapa Corn and Sorghum. This projects aims a new structure to diseases diagnoses in the sanity area allowing also that the producers have a larger access to the experts of Embrapa through virtual consultations. This system integrates the experts systems, Internet and multimidia systems technologies. The current situation of this work, the experience acquired in the development of this expert system as well as its future works are presented in this paper.
Palavras chaves
sistemas de diagnósticos, sistemas especialistas, transferência de tecnologia, internet, doenças do milho, componentes inteligentes.
1. INTRODUÇÃO
O setor agrícola do país está se tornando cada vez mais complexo e competitivo. A competitividade de um produto agrícola está intimamente relacionada à eficiência da cadeia produtiva que lhe dá origem. A incorporação de tecnologias de informação e comunicação tem sido uma alternativa para os agentes produtivos que têm procurado meios que lhes permitam agregar maior qualidade aos seus produtos e, ao mesmo tempo, reduzir seus custos de produção. A demanda por tecnologias de informação fica evidente na área de sanidade animal e vegetal, pois, devido a falta de informação sobre a identificação de doenças e métodos de controle, muitas vezes produtores e técnicos agrícolas se utilizam de um arsenal de produtos químicos para combater uma doença, colocando em risco a saúde dos próprios aplicadores, além de causar danos ao ecossistema.
Visando atender a esta demanda por informação, esta sendo desenvolvido o projeto Serviços Virtuais para Transferência de Tecnologia Agropecuária – SVTTA (Massruhá et al., 1998), mais especificamente o subprojeto Diagnóstico Remoto que pretende implantar um ambiente na área de sanidade que, além de possibilitar o diagnóstico de doenças remotamente, permite que os produtores e extensionistas tenham um maior acesso aos veterinários e fitopatologistas da Embrapa através de consultas virtuais. Este subprojeto engloba a integração de três facetas tecnológicas: Sistemas Especialistas, Internet e Multimídia.
Os SE (sistemas especialistas) pertencem ao ramo da Inteligência Artificial que investiga métodos e técnicas para construir sistemas que resolvem problemas de especialistas de domínios específicos (Durkin, 1994). A utilização de SE´s já vem sendo explorada em vários trabalhos na agricultura (Huber & Doluschitz, 1990). Durkin (1994) faz uma análise das vinte e três áreas principais de aplicabilidade de SE´s e a agricultura se encontra em décimo primeiro lugar. Dentre os tipos de problemas que podem ser resolvidos com SE´s, encontra-se em primeiro lugar a área de diagnósticos. A demanda por SE´s no domínio de diagnóstico de doenças de plantas e animais é muito grande, conforme se tem discutido em fóruns de computação aplicada a agricultura (Lorkost et al, 1996; Zazueta, 1998). No acervo bibliográfico da Embrapa pode-se encontrar vários livros publicados sobre Diagnóstico de Doenças e Métodos de Controle tanto na área vegetal quanto na área animal, passíveis de serem implementados através SE´s (Lopes & Santos, 1994; Fernandes & Oliveira, 1997).
Os avanços na área de telecomunicações estão trazendo profundas modificações nos hábitos de acesso a informação para o meio rural, principalmente com o advento da Internet e seus serviços (Risdon, 1994). Um dos maiores benefícios da Internet é permitir que as pessoas troquem informação a longa distância a custos baixos. Através dela torna-se viável a criação de aplicações que possibilitem a realização de diagnósticos de doenças on-line permitindo aos produtores e extensionistas rurais o esclarecimento de dúvidas de forma rápida e eficiente. Sob este contexto foi desenvolvido um sistema especialista para diagnóstico de doenças do milho via WWW (World Wide Web).
2. ESCOPO DE SISTEMA
Segundo Fernandes & Oliveira (1997), as doenças vegetais podem ser causadas por agentes patogênicos transmissíveis ou por fatores edafo-climáticos que provocam alterações fisiológicas nas plantas, prejudicando seu desenvolvimento.
A aplicação de medidas de controle efetivas de doenças do milho requer prioritariamente, sua identificação precisa.
Atualmente, o processo de transferência de conhecimento e tecnologias para combater as doenças do milho, na Embrapa Milho e Sorgo, é realizado pelos seus fitopatologistas e técnicos do setor de difusão. Este trabalho é realizado de várias formas, tais como: Hot-line (assistência por telefone); Assistência técnica à campo; Dias de campo; 2 Cursos de 20 hs aula, a saber: "Manejo Integrado de Doenças de Milho" – MID e "Milho e Manejo Integrado de Pragas do Milho" – MIP Milho; Publicações (circulares técnicas, livros, etc ..).
As principais vantagens neste processo são: intercâmbio de informações entre especialistas e produtores, acesso em tempo razoável dos produtores aos novos conhecimentos e tecnologias. As principais desvantagens são: o tempo gasto nesta etapa é geralmente dispendioso interferindo nas pesquisas, não atende um público muito grande, atuando mais na região e os custos são onerosos (viagens, telefonemas interubanos e outros).
3. METODOLOGIA DE DESENVOLVIMENTO
O foco do projeto de um sistema convencional são os "dados" enquanto o projeto de um SE deve focalizar o "conhecimento" do problema. O projeto de um SE organiza e estuda o conhecimento de um domínio de aplicações. Este processo de construir um SE é denominado Engenharia do Conhecimento. Este processo é interativo e incremental, isto é, o projetista cria um protótipo do sistema, testa-o e então modifica o conhecimento do sistema até satisfazer totalmente o usuário (Durkin, 1994). A Figura 1 apresenta as fases do desenvolvimento de um sistema especialista.
A primeira fase contempla o estudo preliminar dos requisitos e desta fase resultou um documento preliminar contendo o escopo do projeto, recursos físicos e humanos necessários, bem como, fontes de conhecimento (especialista, bibliografia, relatórios e outros). Os requisitos do projeto foram levantados na fase seguinte (Aquisição de Conhecimento). Nesta fase foi gerado o modelo de classificação correspondente as doenças do milho. Modelos de classificação podem ser construídos de duas maneiras: através de entrevistas com os especialistas do domínio; ou construído indutivamente a partir de um conjunto de dados (Russel & Norvig,1995). No desenvolvimento deste sistema foi adotada a primeira abordagem. A partir de entrevistas com os fitopatologistas foi gerado um documento contemplando a árvore de decisão correspondente as doenças do milho. Na fase do projeto, a estrutura e organização do conhecimento foi modelada, os métodos para processar este conhecimento e a ferramenta de software a ser utilizada na implementação do sistema foram definidos. A ferramenta escolhida foi Webls ( http://www.amzi.com ).
Figura 1 - Ciclo de vida de um sistema especialista
Webls é uma ferramenta para implementar sistemas especialistas do tipo Q&R (questões e respostas) na Web. Ela possui um servidor Prolog Amzi! Logic embutido e base de conhecimento. Sua interface com servidores Web é realizada através de CGI (Common Gateway Interface).
A fase de teste é contínua, isto é, o engenheiro do conhecimento testa o protótipo com o especialista do domínio e o usuário, a partir daí incrementa novos conhecimentos e um novo protótipo é gerado e testado novamente, e assim sucessivamente. Nesta fase o plano de testes e os resultados das avaliações foram registradas formalmente.
Na fase de documentação, um documento contendo um "dicionário de conhecimento" que apresenta o conhecimento do sistema de forma organizada e os procedimentos de resolução dos problemas adotados foi elaborado incrementalmente. A fase de manutenção se iniciou depois que o sistema foi colocado em produção. O sistema especialista não é estático, ele evolui periodicamente, portanto, as evoluções do sistema serão contempladas nesta fase.
4. SITUAÇÃO ATUAL
A versão 1.0 do sistema para diagnóstico de doenças do milho via Web (Figura 2) está disponível na Internet na seguinte URL: http://www.cnptia.embrapa.br/projetos/svtta/servicos/diagnostico
Figura 2 - Sistema para diagnóstico de doenças do milho via Web.
Além de um SE para diagnóstico de doenças do milho, o sistema também permite que os usuários entrem em contato com os fitopatologistas da Embrapa através de e-mail, chat, lista de discussão entre outros. Além destas ferramentas e do Webls, o sistema utiliza recursos de hipertexto (HTML,Javascript). O sistema esta estruturado em 9 módulos principais Consultas, Resultados, Avisos, Correio, FAQ, Bate-papo, Glossário, Bibliografia e Ajuda.
O módulo de Consultas corresponde ao sistema especialista propriamente dito implementado em Webls. Ao acessar o módulo, um conjunto de perguntas aparecem para o usuário e conforme as respostas um resultado é enviado ao usuário. No resultado aparece a identificação da doença bem como os métodos de controle adequados a mesma. No módulo de Resultados, um formulário HTML é apresentado ao usuário permitindo registrar sua consulta entrando com dados de sua plantação e resultado da consulta. No módulo de Avisos, são apresentados avisos de eventos e cursos sobre lavoura de milho. No módulo de Correio, aparece um formulário pré-definido para o usuário enviar um e-mail para o fitopatologista caso necessite de informações adicionais. O módulo FAQ (Frequently Asked Questions) contém as respostas das perguntas mais frequentes solicitadas aos especialistas. O Bate-papo é um módulo opcional que possibilita conversas on-line entre especialistas e produtores a serem marcados sob demanda. Os módulos Glossário e Bibliografia contém um pequeno dicionário e referências bibliográficas da área respectivamente. O módulo Ajuda contém informações básicas para utilização do sistema.
5. TRABALHOS FUTUROS
O sistema de diagnóstico de doenças do milho via Web foi o primeiro sistema especialista desenvolvido no escopo do projeto de Diagnóstico Remoto. No contexto do projeto outros sistemas deverão ser desenvolvidos de modo a consolidar uma ambiente genérico de Diagnóstico Remoto denominado Diagnose Virtual.
No contexto do agronegócio, espera-se como resultado deste projeto tornar disponível uma estrutura que permita a implantação em larga escala de serviços de diagnósticos virtuais e que a implantação destes serviços contribua para um dos objetivos principais da Embrapa que é o salto qualitativo da pesquisa agropecuária.
Na área de computação, pretende-se utilizar outros métodos para aquisição de conhecimento. A metodologia utilizada neste trabalho tem alguns problemas apresentados em Durkin (1994), portanto, pretende-se utilizar algoritmos de aprendizado de máquina, tais como ID3 e C4.5, que permitem gerar modelos de classificação na forma de árvores de decisão a partir de um conjunto de dados (Russel & Norvig, 1995) a fim de identificar a metodologia mais adequada ao domínio de diagnósticos de doenças vegetais e animais.
6. BIBLIOGRAFIA CITADA