No LabNutrir, sob a liderança do Prof. Elias Jacob, exploramos o uso de inteligência artificial (IA) para enriquecer nossa compreensão sobre consumo alimentar. Utilizamos diferentes técnicas, incluindo modelos como SHAP e LGBM, com o objetivo de analisar dados de forma mais eficiente e obter insights sobre hábitos alimentares.
Nosso primeiro projeto significativo na área de IA foi o desenvolvimento do robô NEIDE, uma iniciativa do trabalho de conclusão de curso de Djackson Lima. NEIDE representou nossa incursão inicial no desenvolvimento de soluções tecnológicas, especificamente um aplicativo web que empregava redes neurais convolucionais para identificar Plantas Alimentícias Não Convencionais (PANC). Naquele momento, a capacidade de identificar plantas através de aplicativos era uma novidade, e NEIDE se destacou como uma ferramenta inovadora, especialmente considerando que serviços como o Google Lens, hoje conhecidos por suas funcionalidades de identificação, não ofereciam esse tipo de recurso.
Com o tempo, surgiram novos aplicativos com funcionalidades similares, alguns oferecendo recursos ainda mais avançados. Isso nos levou a descontinuar o projeto NEIDE, mas ele permanece um exemplo do nosso compromisso inicial com a inovação e a aplicação prática da IA em campos relevantes. O projeto NEIDE foi um passo importante em nossa trajetória, marcando o início de nosso envolvimento com tecnologias emergentes e estabelecendo um fundamento para futuras pesquisas e projetos no LabNutrir. Continuamos inspirados por essa experiência, buscando sempre contribuir de forma significativa para o campo da nutrição através da ciência e tecnologia.
Conectando Pessoas e Plantas por Meio da Inteligência Artificial
Uma das razões para consumirmos pouca diversidade é o fato de não conhecermos bem as plantas. Alguns autores chamam esse fenômeno de cegueira botânica, traduzida pela incapacidade que temos de reconhecer plantas, sua importância na biosfera e no nosso cotidiano. Esse problema é maior em contextos urbanos, sobretudo entre a população jovem.
Pensando nisso, elaboramos o projeto “Identificação de plantas alimentícias não convencionais (PANC) usando inteligência artificial: uma estratégia inovadora para o ensino da biodiversidade alimentar”, que buscou empregar a tecnologia da informação para envolver o público urbano em atividades de identificação de plantas ao ar livre.
O que Fizemos?
Desenvolvemos um robô disponibilizado no formato de aplicativo baseado na web usando redes neurais convolucionais (um tipo de inteligência artificial) para identificar plantas alimentícias não convencionais (PANC). Nosso robô foi batizado como NEIDE (NEuro IDEntifier), está treinada para identificar dez PANC. Escolhemos começar nosso trabalho com essas plantas por, em geral, serem de espécies nativas, resilientes às condições ambientais da nossa região, o que demanda menos insumos, tais como água.
Como Fizemos?
Nosso trabalho de criação da NEIDE envolveu três etapas:
(1) A criação do dataset de fotos das PANC, que congrega mais de 3000 fotos.
(2) A aplicação de arquiteturas de redes neurais convolucionais, responsáveis por realizar a identificação de plantas.
(3) O ajuste de segurança do modelo para prevenir consumo de plantas indesejadas.
Como Neide Funcionava?
Principais Resultados
NEIDE alcançou uma acurácia de 96,35% na identificação das 10 espécies acima mencionadas.
A robô NEIDE está registrada como programa de computador no “Instituto Nacional da Propriedade Industrial” (INPI) sob o número de registro BR512021000573-2