Inteligência artificial para monitoramento automatizado de insetos em armadilhas agrícolas

Abstract

Pragas de insetos, como os tripes (Ordem Thysanoptera), representam uma séria ameaça à agricultura, causando danos diretos e transmitindo vírus em culturas como soja, batata, tomate e cebola. Sua detecção precoce é desafiadora devido ao seu tamanho reduzido e aos sintomas tardios, podendo levar a perdas de até 80% na produtividade. Atualmente, o monitoramento é feito anualmente, com contagem visual por lupas ou microscópios, um processo lento e propenso a erros. Diante disso, este projeto, desenvolvido pelo grupo Agrosense no Laboratório de Monitoramento e Proteção de Plantas (LMPP) da Fatec de Pompeia, teve como objetivo principal desenvolver um sistema automatizado baseado em inteligência artificial para identificar e monitorar tripes em armadilhas adesivas, agilizando o manejo integrado de pragas. A metodologia consistiu no treinamento de um modelo de reconhecimento de imagens utilizando dados de campo, com insetos capturados em armadilhas, processados por algoritmos de visão computacional. Os resultados demonstraram uma precisão de 86% na detecção, sendo a última média do treinamento, mostrando que pode ser mais eficiente do que os métodos tradicionais. Conclui-se que a automação do monitoramento de pragas, como proposta neste trabalho, oferece uma alternativa mais rápida e confiável, com potencial para reduzir perdas agrícolas e otimizar o controle de infestações. Futuros desenvolvimentos podem expandir a aplicação do sistema para outras pragas, ampliando seu impacto na agricultura de precisão.