Nova versão do SeedID está disponível para baixar

O aplicativo para celulares SeedID versão 2.1 é uma nova versão atualizada e ampliada

O aplicativo SeedID v2.1 foi atualizado e teve sua capacidade de identificação de sementes/propágulos ampliada. A versão atual foi treinada por técnicas de Machine Learning com 135 categorias (131 espécies + 4 cultivares de feijão) e mais de 3.500 fotografias, o que representa um avanço significativo em relação à primeira versão lançada em 2025, que era capaz de identificar 51 categorias.

O aplicativo é gratuito

O aplicativo representa a união de esforços de duas áreas científicas extremamente especializadas, a Botânica e Ciência da Computação aplicadas ao desenvolvimento científico e produção de inovação. O SeedID v2.1 está disponível gratuitamente para celulares com sistema Android.

O SeedID v2.1 pode auxiliar na identificação de sementes/propágulos, mas a indicação não deve ser considerada definitiva, pois deverá ser confirmada em materiais/publicações de referência, pois existem sementes semelhantes em várias espécies e apesar da versão atual contar com mais de 130 espécies, existem mais de 30 mil espécies produtoras de sementes na flora brasileira.

Clique na imagem para baixar o arquivo de instalação para celulares Android.

Integração de sistemas para o treinamento e para a Ciência Aberta e Cidadã

O SeedID v2.1 permite o envio de imagens colaborativas de sementes/propágulos, para que possam ser usadas para o retreinamento do aplicativo, melhorando assim sua capacidade de identificação. Para tanto os usuários podem se registrar na página "Enviar Fotos" e concordar com o Termo de Colaboração a cada envio. Dessa forma, o aplicativo possibilita que os usuários possam colaborar de forma expontânea para os avanços científicos, caracterizando a atividade como Ciência Aberta e Cidadã.

As fotografias enviadas pelo SeedID v2.1 são automaticamente enviadas para o sistema Research Electronic Data Capture (REDCap) hospedado em máquinas servidoras da Universidade Federal de Goiás (UFG)/PRPI/LaMCAD, que faz a gestão do banco de dados/imagens do projeto Sementes e Inovação. Os colaboradores são reconhecidos e valorizados, tendo seus nomes registrados na página do projeto.

O treinamento e a integração dos sistemas foi apresentada no artigo SeedID: Deep Learning for Seed Identification in a Large Multiclass Collaborative Repository publicado nos Proceedings da CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES, 39. (SIBGRAPI), organizada pela Sociedade Brasileira de Computação em 2026.

Os avanços tem sido contínuos ao longo dos últimos anos, o que só é possível devido à parceria entre pesquisadores e estudantes da UFG (ICB/DBOT e INF), da UFRB (CCAAB e CETEC) e da UFBA (ICTI) das áreas de Botânica/Ciências Agrárias e Florestais e de Ciências da Computação/Engenharia da Computação/Engenharia de Software/Inteligência Artificial. A equipe envolvida no desenvolvimento do SeedID conta atualmente com 4 pesquisadores e 6 estudantes que tem trabalhado constantemente para ampliação e o desenvolvimento das inovações.

Texto da notícia: Edson Ferreira Duarte

Data: 20/10/2026