O projeto, vinculado à agricultura de precisão, propõe o desenvolvimento de um sistema
integrado capaz de identificar a antracnose em mudas de pupunha por meio da
aprendizagem profunda, utilizando coleta e processamento de imagens em tempo real para
viabilizar um pré-diagnóstico eficiente e seguro da patologia. O Brasil, destacado como um
dos maiores produtores e consumidores de palmito, conforme a EMBRAPA, enfrenta a
presença do fungo Colletotrichum truncatum, que compromete o rendimento das
plantações e é o principal patógeno que afeta os viveiros. A proposta inclui um aplicativo
móvel que realiza pré-diagnósticos rápidos, armazenando os resultados em um painel
interativo, facilitando o monitoramento contínuo da saúde dos viveiros e fornecendo dados
organizados por áreas específicas para gestão eficiente em larga escala. Implementações
futuras incluem a integração com drones e dispositivos baseados em Arduino, que irão
ampliar a capacidade de coleta e processamento de dados. Resultados preliminares da
pesquisa de campo indicam o potencial prático do sistema no manejo sustentável dos
viveiros de pupunha.