Objetivou-se com o presente trabalho desenvolver e validar um Sistema Especialista (SE) para auxiliar na detecção de fungos em análises de sanidade de sementes. O SE possui opções que permitem auxiliar a identificação de 46 fungos de importância econômica que ocorrem em sementes de algodão, arroz, cenoura, feijão, girassol, milho, soja, sorgo e trigo, submetidas ao teste de incubação em papel de filtro ('blotter test'). São apresentadas fotografias dos patógenos nas sementes e em lâminas, sob diferentes aumentos do estereomicroscópio e microscópio composto. Para aumentar o nível de certeza do usuário, textos referentes às fotografias e glossário de termos técnicos foram incluídos. O sistema fornece nível de confiança (porcentagem de acerto) na resposta ao realizar a diagnose e possibilita acesso aos detalhes sobre o patógeno encontrado. O sistema foi validado por 14 usuários com 3 níveis distintos de conhecimento (grupo 1: acadêmicos de Pós-Graduação da área, grupo 2: acadêmicos de Pós-Graduação de outras áreas e grupo 3: acadêmicos do curso de graduação em Agronomia). A porcentagem de acerto antes e após a utilização do SE foi a seguinte: grupo 1 = antes de acessar o programa a média foi de 62,3% e, após sua utilização, de 95,2%; para os grupos 2 e 3 = 0% de acerto antes de usar o programa e, após a utilização desse, a porcentagem de acerto médio subiu para 88,1 e 95,2%, respectivamente. Considerando todos os fungos testados na fase de validação, independente de seus hospedeiros, o SE em Patologia de Sementes proporcionou incremento na porcentagem média de acerto, após a utilização do sistema de 35,33% para o grupo 1, de 86% para o grupo 2, e de 94% para o grupo 3. Na análise estatística realizada pelo teste do ÷², considerando freqüência esperada de acerto de 90%, os resultados obtidos antes da utilização do SE foram significativos para os grupos 2 e 3, e não-significativos para o grupo 1. Após a utilização do sistema, os resultados foram não-significativos para todos os grupos, ou seja, os resultados esperados (90% de acerto) não foram atingidos. Dessa forma, pode-se verificar que o programa aumenta consideravelmente a acurácia e precisão na identificação de fungos no teste de sanidade de sementes e possibilita que profissionais sem conhecimento prévio na área possam acessar informações específicas, como as referentes à sanidade de sementes pelo método de incubação em papel de filtro.
The objective of this work was to develop and to validate an Expert System (ES) in order to facilitate the fungi identification in the seed health analysis. The ES will be able to help in the identification of 46 major economical importance fungi that occur in seeds of species such as bean, carrot, corn, cotton, rice, sorghum, soybean, sunflower and wheat submitted to the blotter test. The ES contains pictures of the pathogens on the seed surface and in glass slides mounts, under different magnification of the stereomicroscope and compound microscope. To increase the level of certainty by the user, the ES has a glossary of technical terms and texts related to the pictures. When the user arrives at a diagnosis, the system shows a reliability level in the reply. The system was validated by 14 users of three different levels of knowledge: high (group 1), medium (group 2) and low (group 3) levels of experience/knowledge in seed health analysis. Based on the percentage of success obtained before and after the use of the ES, the following results were observed: group 1: before accessing the program, the average was 62,30%, and after use, 95,24%; for the groups 2 and 3: 0% of success before using the program for both groups. After the use, the success percentages were 88,10% and 95,24%, respectively. Considering all the fungi tested in the validation phase, independent of their hosts, the ES in seed health analysis provided for the group 1 an average percentage of success increment of 35,33% after the use of the system, of 86% for the group 2, and, of 94% for the group 3. By means of the ÷² test, considering expected certainty frequencies of 90%, the results before the use of the system were significant for the groups 2 and 3, and not significant for the group 1. After the use of the system, the results were significant for all groups, and it confirms that the expected certainty frequencies of 90% were obtained. In that way, it can be verified that the program increases considerably the accuracy and precision of the fungi identification in the seed health analysis and it makes possible that professionals without previous knowledge in the area can access specific information as in the seed health analysis by the blotter test method.