CARACTERIZAÇÃO DE PANC, ORIENTADO POR APRENDIZAGEM PROFUNDA

Resumo

Este estudo tem como objetivo caracterizar plantas alimentícias não convencionais (PANC) utilizando aprendizado profundo para promover sua aceitação na dieta brasileira. Um dos focos principais é o desenvolvimento de um aplicativo que utiliza Inteligência Artificial (IA) para identificar e caracterizar essas plantas. Foram coletadas 1.354 imagens de três PANC: inhame, ora-pro-nobis e hibisco. A IA foi treinada com Redes Neurais Convolucionais (CNN), obtendo acurácia entre 91,16% e 99,91% na classificação. O aplicativo facilita a identificação das PANC e oferece receitas e orientações de uso. O projeto Osiris busca ter impacto social e ambiental, promovendo a preservação da biodiversidade e incentivando práticas agrícolas sustentáveis. Ao valorizar produtos locais, também pode criar oportunidades econômicas e reduzir a dependência de alimentos importados. A pesquisa destaca a importância de aumentar o volume de dados para melhorar a eficácia do modelo de IA e sugere a inclusão de mais espécies de PANC. A participação de especialistas é essencial para aprimorar a caracterização das plantas. O projeto reforça a importância das PANC na alimentação e a necessidade de conscientizar a população sobre seus benefícios. O aplicativo desenvolvido oferece uma plataforma acessível para promover uma dieta mais diversificada e saudável. O projeto Osiris inova ao transformar a percepção das PANC e fortalece a conexão entre as pessoas e o meio ambiente.