O trabalho foi desenvolvido em parceria com o IF Goiano e a Birmingham City University
Pesquisadores do IFMT Campus Cuiabá – Cel. Octayde Jorge da Silva, do Instituto Federal Goiano (IF Goiano) – Campus Rio Verde e da Birmingham City University, do Reino Unido, publicaram um estudo sobre o uso de Inteligência Artificial aplicada à Agricultura de Precisão na revista internacional Computers and Electronics in Agriculture, da Elsevier, periódico classificado no primeiro quartil (Q1) na área.
O trabalho, intitulado “AgroInsect: A hybrid AI-driven edge-cloud architecture for precision pest detection and geostatistical interpolation in agriculture”, apresenta uma solução tecnológica que integra Inteligência Artificial, visão computacional, processamento em smartphones e análise geoespacial para o monitoramento de pragas agrícolas.
A pesquisa é fruto da tese de doutorado do professor e pesquisador Guilherme Pires Silva de Almeida, do IFMT Campus Cuiabá, desenvolvida no âmbito do Doutorado Interinstitucional (Dinter) realizado entre o IFMT e o IF Goiano. O trabalho teve como orientador o professor Leonardo Nazário Silva dos Santos, do IF Goiano, e como coorientador o professor Ruy de Oliveira, do IFMT. A pesquisa também contou com a participação de outros pesquisadores das duas instituições e do professor Mario De Oliveira, do Department of Engineering da Birmingham City University, no Reino Unido.
O estudo apresenta o AgroInsect, uma arquitetura híbrida desenvolvida para apoiar o monitoramento de pragas agrícolas. A solução utiliza técnicas de deep learning para realizar a identificação de insetos diretamente em smartphones, permitindo que parte do processamento seja executada no próprio dispositivo, característica importante para aplicações em áreas rurais com conectividade limitada.
“A tecnologia foi desenvolvida para identificar quatro espécies de importância agrícola associadas às culturas de soja e milho: Diabrotica speciosa, Dalbulus maidis, Diceraeus spp. e Spodoptera frugiperda. Além da identificação dos insetos, o sistema utiliza informações de geolocalização das imagens para organizar espacialmente os registros coletados em campo”, afirma o professor Guilherme Pires.
Outro aspecto da pesquisa é a integração entre Inteligência Artificial e geoestatística, pois os dados coletados pelo aplicativo são sincronizados com uma estrutura em nuvem, em que técnicas como a Krigagem Ordinária são utilizadas para gerar mapas de distribuição e densidade das ocorrências. Dessa forma, a tecnologia transforma os registros obtidos em campo em informações espaciais que podem auxiliar processos de tomada de decisão na agricultura.
O professor ressalta ainda que o resultado demonstra a capacidade de pesquisadores da Rede Federal de desenvolver estudos aplicados e alinhados a demandas concretas. “A publicação evidencia o potencial da Rede Federal de Educação Profissional, Científica e Tecnológica para desenvolver pesquisas de caráter aplicado, que conecta conhecimento científico, inovação tecnológica e demandas concretas do setor produtivo.”
Um passo para a Agricultura de Precisão
De acordo com o professor Guilherme Pires, a pesquisa representa um avanço na aplicação de Inteligência Artificial às demandas da agricultura, especialmente na perspectiva da Agricultura de Precisão. “Ao integrar detecção automática de pragas, georreferenciamento e análise espacial, o AgroInsect busca transformar dados coletados diretamente no campo em informações que possam apoiar o monitoramento e o manejo localizado de pragas”, afirma.
A proposta foi concebida para integrar, em um único fluxo de trabalho, a detecção de pragas no dispositivo móvel, a validação geográfica das informações e a geração de mapas de distribuição, reduzindo a dependência de equipamentos especializados e permitindo a utilização de smartphones convencionais em atividades de monitoramento agrícola.
O estudo contou com apoio de instituições como MCTI, FINEP, FAPEG, CNPq, CEAGRE e CAPES, além do IF Goiano e do IFMT.
