Predição da área abaixo da curva de progresso da requeima em tomateiro utilizando inteligência artificial - Alves, Daniel Pedrosa (2014)
Redes neurais artificiais (RNA) são modelos computacionais inspirados no sistema nervoso de seres vivos, capazes de aprender a partir de exemplos e empregá-lo na solução de problemas tais como predição não linear, reconhecimento de padrões e diversas outras aplicações. Neste trabalho utilizamos uma RNA para predizer o valor da área abaixo da curva de progresso da doença (AACPD) para o patossistema tomate x requeima. A AACPD é uma medida de ampla utilização na epidemiologia de doenças policíclicas, especialmente em estudos que inferem a respeito da resistência quantitativa dos genótipos. Contudo, para a obtenção do valor final desta área são necessárias, neste patossistema, uma série de seis avaliações ao longo do tempo. O objetivo deste trabalho é propor a utilização das RNAs para a obtenção da AACPD no patossistema tomate x requeima, utilizando um número reduzido de avaliações de severidade. Para tanto, foram considerados quatro experimentos independentes, totalizando 1836 plantas infectadas com o patógeno Phytophthora infestans e avaliadas a cada três dias em um total de seis oportunidades, sendo procedido o cálculo da AACPD por método convencional. A RNA criada permitiu predizer AACPD com correlação de 0,97 e 0,84 quando comparado com os métodos convencionais, utilizando-se de um número 50% e 67% menor de avaliações por genótipo respectivamente. Ao se utilizar a RNA gerada por um experimento para predizer a AACPD para os demais experimentos ocorreu correlação média de 0,94, com duas avaliações, e 0,96, com três avaliações, entre os valores preditos pela RNA e os observados com seis avaliações. Apresentamos neste trabalho um novo paradigma para a utilização da informação da AACPD em experimentos de tomateiro confrontado com P. infestans. Este novo paradigma proposto pode ser adaptado para diferentes patossistemas.