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A lagarta-do-cartucho do milho pode ser identificada de forma mais precisa com apoio da inteligência artificial, que utiliza imagens digitais para detectar a praga em diferentes estágios
A lagarta-do-cartucho do milho é uma das maiores preocupações dos agricultores que cultivam esse cereal.
Esse inseto ataca tanto as folhas quanto a espiga da planta e, quando não é identificado a tempo, pode comprometer até 70% da produção.
Para quem planta, isso significa risco direto de prejuízo e perda de mercado. Mas uma inovação vinda da ciência promete mudar esse cenário: a inteligência artificial.
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Pesquisadores da Embrapa Instrumentação, em São Carlos (SP), criaram um método que usa sensores de imagem e algoritmos inteligentes para detectar o inseto ainda no campo, segundo uma matéria publicada.
A novidade é que o sistema consegue analisar imagens digitais e reconhecer diferentes estágios da lagarta, tanto no início quanto quando já está mais desenvolvida.
Com isso, agricultores podem agir mais rápido e com maior precisão, evitando erros comuns quando a observação depende apenas do olho humano.
Esse estudo envolveu o uso de câmeras simples, que podem ser acopladas em máquinas agrícolas ou até em drones. A ideia é facilitar a captação de imagens enquanto o produtor realiza o manejo da lavoura.
E não é necessário equipamento de alto custo: basta que a câmera consiga registrar fotos de boa qualidade.
A proposta é que, no futuro, esse sistema seja integrado diretamente aos implementos usados no dia a dia do campo, reduzindo custos e aumentando a eficiência no controle da praga.
Como funciona a tecnologia com sensores de imagem
A lagarta-do-cartucho do milho exige monitoramento constante, e é justamente nesse ponto que a inteligência artificial pode ajudar.
O método criado pela equipe da Embrapa combina processamento digital de imagens, visão computacional, estatística multivariada e aprendizado de máquina.
Na prática, significa que o sistema é capaz de aprender com milhares de imagens já registradas e, a partir disso, reconhecer padrões de cor, textura e formato que identificam a presença do inseto.
Segundo o pesquisador Paulo Cruvinel, esse tipo de tecnologia usa algoritmos que simulam redes neurais, conhecidas como convolucionais (CNNs), capazes de analisar dados visuais de maneira detalhada.
Para comparar o desempenho, os cientistas também testaram classificadores conhecidos como máquinas de suporte de vetores (SVM). O objetivo foi avaliar qual modelo consegue oferecer a maior precisão ao classificar cada estágio da praga.
O estudo analisou 2.280 imagens de plantas de milho, coletadas em folhas e espigas. A partir desse banco de dados, os algoritmos foram treinados para reconhecer cinco diferentes estágios de desenvolvimento da lagarta-do-cartucho.
O processo envolveu etapas como aquisição das imagens, pré-processamento para retirada de ruídos, segmentação para isolar apenas o inseto e, por fim, caracterização com base em informações geométricas e de textura.
Com esse método, erros humanos que antes eram comuns durante a identificação passam a ser reduzidos.
Isso porque a decisão final não depende apenas do olho do técnico ou do agrônomo em campo, mas de um sistema que cruza milhares de informações e gera resultados confiáveis.
Inteligência artificial e aprendizado de máquina no campo
Um dos pontos centrais desse trabalho é a aplicação do aprendizado de máquina, que permite ao sistema evoluir a cada nova imagem analisada.
Isso significa que, quanto mais dados forem inseridos, mais o modelo se torna capaz de reconhecer a lagarta-do-cartucho do milho em diferentes situações e condições de cultivo.
Além do aprendizado de máquina, o projeto também utilizou aprendizado profundo, que é uma vertente mais avançada dessa tecnologia.
Ele funciona com redes neurais de múltiplas camadas que conseguem classificar padrões de forma detalhada.
É como se o sistema tivesse a capacidade de “enxergar” o inseto da mesma forma que o ser humano, mas com a vantagem de não se cansar nem perder informações pelo excesso de detalhes.
O algoritmo foi desenvolvido em Python, linguagem bastante usada em ciência de dados e inteligência artificial. Isso facilita futuras adaptações, já que Python é hoje uma das bases para projetos de inovação digital em diferentes áreas.
De acordo com os pesquisadores, os testes mostraram bons resultados de acurácia, tempo de processamento e desempenho do hardware utilizado.
Isso abre caminho para aplicações em equipamentos de campo, como pulverizadores inteligentes, drones agrícolas e até sensores embarcados em tratores.
Caminhos futuros para a agricultura digital
A integração da inteligência artificial no monitoramento da lagarta-do-cartucho do milho ainda é uma etapa inicial, mas já aponta para grandes avanços.
O objetivo dos cientistas é que, em um futuro próximo, esse sistema esteja disponível em tempo real, embarcado em drones ou veículos aéreos não tripulados (VANTs).
Dessa forma, seria possível mapear grandes áreas de cultivo sem a necessidade de inspeções manuais demoradas.
Outra possibilidade é o uso de câmeras multiespectrais, que ampliam a capacidade de identificação da praga em diferentes condições de iluminação e crescimento da planta.
Isso pode aumentar a precisão e trazer mais segurança para os agricultores que dependem do milho como principal fonte de renda.
O estudo também reforça a importância de unir diferentes áreas do conhecimento, como ciência da computação, agronomia e engenharia.
Essa conexão cria soluções aplicáveis que ajudam a reduzir custos, aumentar a produtividade e garantir maior sustentabilidade na produção de alimentos.
Em resumo, a lagarta-do-cartucho do milho continua sendo um desafio para agricultores, mas ferramentas de inteligência artificial mostram que já é possível enfrentar o problema de forma mais eficiente.
Com apoio da tecnologia, o campo ganha não apenas rapidez na detecção da praga, mas também novas formas de proteger culturas estratégicas como milho, soja e algodão.
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