DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE INTELIGENTE PARA A CLASSIFICAÇÃO DE TETRAZÓLIO DA SOJA COM MACHINE LEARNING

A produção de sementes é de suma importância para se obter o máximo potencial produtivo em uma safra, sendo de grande importância o controle da viabilidade no processo de produção para se evitar grandes perdas no campo através de acompanhamento de testes e análises em laboratório. O teste de tetrazólio é realizado pela metodologia padrão que é realizada de forma manual por um analista de sementes, de maneira empírica e possui uma certa subjetividade de um analista treinado para outro com menor experiência, assim com sistema computacional busca-se a padronização de leitura no processo de execução do teste. O trabalho objetivou desenvolver um sistema computacional utilizando machine learn que é um tipo de rede neural para facilitar e padronizar a execução do teste de tetrazólio no intuito de analisar o vigor de sementes de soja. Para análise dos dados foi usado delineamento inteiramente casualizado a 5% de significância pelo teste de Tukey. Foi possível fazer o banco de imagens para poder ser usado como base para aprendizagem da inteligência artificial, e comparado à metodologia padrão, o uso de inteligência artificial não apresentou diferença significava quando comparado ao teste de tetrazólio pelo teste Tukey a 5%.