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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/66963
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| Título : | Applying generative AI to plant disease diagnosis: a multimodal agent for supporting smallholder farmers |
| Autor : | SILVA, Ladson Gomes |
| Palabras clave : | Generative artificial intelligence; Retrieval-augmented generation; Plant disease diagnosis; Conversational systems; Knowledge retrieval; Agricultural technology |
| Fecha de publicación : | 28-jul-2025 |
| Editorial : | Universidade Federal de Pernambuco |
| Citación : | SILVA, Ladson Gomes. Applying generative AI to plant disease diagnosis: a multimodal agent for supporting smallholder farmers. 2025. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025. |
| Resumen : | O presente trabalho busca entender como técnicas mais recentes de inteligên cia artificial generativa—como os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e a Geração Aumentada por Recuperação (RAG) podem ser aplicadas no diagnóstico de doenças em plantas. O estudo envolve a criação do LIMMO, um agente conver sacional multimodal pensado para ajudar agricultores familiares por meio de conver sas em linguagem natural e também pelo envio de imagens. Combinando modelos avançados de linguagem, análise de imagem com redes neurais e recuperação de in formações especializadas, o sistema tenta lidar com alguns dos principais desafios do campo, como a falta de acesso a dados confiáveis e a dificuldade de conseguir apoio técnico em tempo real. A arquitetura final do sistema integra múltiplas fontes de con hecimento, incluindo uma base de dados vetoriais local, APIs de busca na web (como a Tavily) e a API da Embrapa para acesso a dados agrícolas especializados. Para análise de imagens, o sistema utiliza uma abordagem redundante, com a API CultivAI como método primário e o processamento baseado em GPT como sistema de backup quando aextração principal falha ou é questionada pelo usuário. Esta arquitetura mod ular com Protocolos de Contexto de Modelo (MCPs) demonstrou ser mais eficiente que as implementações anteriores baseadas em sistemas multi-agentes. A metodolo gia de avaliação utilizou 100 perguntas sintéticas, analisando precisão, consistência factual, qualidade da recuperação e utilidade das respostas. Os resultados mostram que o sistema RAG com acesso a fontes externas supera significativamente as abor dagens que dependem apenas de conhecimento local, particularmente em consultas complexas ou fora do escopo imediato da base de conhecimento. Para o futuro, o tra balho aponta caminhos que incluem expansão das fontes de dados, testes massivos em condições reais, desenvolvimento de um sistema de rastreamento de doenças, e mecanismos para diferenciação de ferramentas generalistas como ChatGPT, Gemini ou Perplexity AI em consultas fora do escopo especializado. |
| URI : | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/66963 |
| Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação |
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