Tecnologia usa inteligência artificial para identificar pragas de soja e milho pelo celular

Foto: Mapa

Uma tecnologia desenvolvida com participação de pesquisadores do Instituto Federal de Mato Grosso (IFMT) permite identificar, pelo celular, quatro espécies de pragas que atingem lavouras de soja e milho. O sistema também registra a localização dos insetos encontrados e transforma os dados coletados no campo em mapas que indicam a distribuição das ocorrências nas áreas monitoradas.

Batizada de AgroInsect, a ferramenta combina inteligência artificial, visão computacional e geolocalização. O processamento das imagens pode ser realizado diretamente no smartphone, recurso que permite utilizar o sistema mesmo em regiões rurais onde o acesso à internet é limitado.

Entre as espécies reconhecidas estão Diabrotica speciosa, Dalbulus maidis, Diceraeus spp. e Spodoptera frugiperda. Os insetos estão associados a diferentes problemas nas lavouras e fazem parte do grupo de organismos que precisam ser monitorados durante o desenvolvimento das culturas.

Registros do campo viram mapas

O sistema utiliza técnicas de aprendizado profundo, conhecidas como deep learning, para analisar fotografias e identificar os insetos. Ao mesmo tempo, a geolocalização associada às imagens registra o ponto da propriedade onde cada ocorrência foi encontrada.

Os dados podem posteriormente ser sincronizados com uma estrutura em nuvem. Com as informações reunidas, técnicas de análise espacial, como a Krigagem Ordinária, permitem estimar a distribuição e a densidade das pragas dentro das áreas monitoradas.

A partir desse processamento, os registros individuais deixam de representar apenas pontos isolados de ocorrência. Os dados podem indicar regiões da lavoura com maior concentração de determinados insetos, contribuindo para uma visão espacial do problema e para o acompanhamento das áreas ao longo do tempo.

O uso de smartphones convencionais também reduz a necessidade de equipamentos específicos para realizar a identificação em campo. A combinação entre reconhecimento das espécies, localização e produção de mapas concentra diferentes etapas do monitoramento em uma única ferramenta.

O desenvolvimento teve participação de pesquisadores do IFMT, do Instituto Federal Goiano e da Birmingham City University, no Reino Unido. A pesquisa integra a tese de doutorado de Guilherme Pires, desenvolvida por meio do Doutorado Interinstitucional (Dinter) entre o IFMT e o IF Goiano.

Os resultados do estudo foram publicados na revista internacional Computers and Electronics in Agriculture, da Elsevier, classificada no primeiro quartil (Q1) da área. A ferramenta desenvolvida no trabalho pode ser aplicada ao monitoramento de pragas e ao levantamento de informações para sistemas de agricultura de precisão, nos quais a localização das ocorrências ajuda a orientar a análise das lavouras.