Tecnologia de inteligência artificial ajuda a monitorar lavouras

Identificar uma praga agrícola no momento em que ela começa a se espalhar pode fazer diferença para a produção. O desafio está em acompanhar extensas áreas de cultivo e reconhecer, entre milhares de imagens e informações coletadas no campo, quais sinais indicam a presença de um inseto capaz de provocar perdas. Pesquisas conduzidas pela Embrapa vêm incorporando inteligência artificial, sensores, câmeras, conectividade e sistemas automatizados a esse monitoramento.

Uma das iniciativas mais recentes é um sistema desenvolvido para as culturas de algodão e soja, concluído em junho de 2026. A tecnologia reúne uma armadilha multiespécie, detectores eletrônicos, sistemas de conectividade e processamento de dados. Com apoio de redes neurais e inteligência artificial, o equipamento foi projetado para realizar automaticamente a leitura e a contagem de insetos de três grupos, lepidópteros, hemípteros e coleópteros.

A diferença em relação ao acompanhamento convencional está principalmente na frequência e na forma de coleta das informações. Em vez de depender exclusivamente da verificação periódica das armadilhas por um profissional no campo, o sistema permite registrar os insetos capturados de maneira automática, remota e em tempo real. Os dados podem apoiar a definição do momento e do local mais adequados para uma intervenção.

Outra frente de pesquisa da Embrapa utiliza tecnologia semelhante para acompanhar a mosca-branca, inseto que afeta diferentes culturas e também pode transmitir vírus às plantas. Uma armadilha automatizada combina câmera, processamento computacional e comunicação sem fio para identificar e contabilizar os insetos. A proposta é que os dados sejam atualizados continuamente e que o produtor receba um alerta quando houver ocorrência.

Nesse caso, a conectividade é parte importante do sistema. Uma pesquisa anterior identificou justamente um dos obstáculos encontrados no ambiente rural, a ausência ou instabilidade de Internet e de redes de comunicação em determinadas áreas. Para contornar essa limitação, os pesquisadores desenvolveram uma infraestrutura capaz de transmitir os dados coletados por sensores e câmeras até um servidor localizado na própria propriedade.

A inteligência artificial entra principalmente na interpretação das imagens e na identificação dos padrões associados aos insetos. Em uma das pesquisas, redes neurais foram utilizadas para detectar e contar a mosca-branca em diferentes estágios de desenvolvimento. O sistema combina imagens obtidas em laboratório e no campo, com câmeras instaladas junto às armadilhas.

O monitoramento pode ir além das armadilhas. A agricultura digital também incorpora imagens obtidas por sensores e equipamentos embarcados, dados meteorológicos e informações georreferenciadas. A Embrapa mantém, por exemplo, o MonitoraOeste, sistema que reúne informações agrometeorológicas e espectrais para acompanhar a ocorrência e as condições de desenvolvimento de pragas e doenças em lavouras de soja e algodão no Oeste da Bahia. O sistema utiliza indicadores como NDVI, biomassa e evapotranspiração e disponibiliza alertas relacionados à ocorrência e à dispersão de doenças e às condições favoráveis ao seu desenvolvimento.

O avanço dessas tecnologias muda também a lógica do controle fitossanitário. Quanto mais cedo uma ocorrência puder ser identificada e localizada, maior é a possibilidade de direcionar a resposta para os pontos que realmente demandam intervenção, em vez de tratar uma área inteira de maneira uniforme. No projeto voltado para algodão e soja, a Embrapa aponta justamente a possibilidade de utilizar as informações obtidas em tempo real para aperfeiçoar as estratégias de intervenção e reduzir o uso de insumos químicos durante o ciclo produtivo.

Ainda há, porém, desafios tecnológicos. Reconhecer automaticamente um inseto em condições reais de campo é mais complexo do que realizar a identificação em ambiente controlado. A variação de luminosidade, posição, sobreposição entre indivíduos e características das imagens interfere no desempenho dos sistemas. A qualidade da conectividade e a necessidade de desenvolver equipamentos adequados às condições do campo também fazem parte desse processo.

O que as pesquisas indicam é uma mudança gradual na maneira de observar a lavoura. Armadilhas deixam de ser apenas pontos de coleta para se transformar em equipamentos conectados. Câmeras passam a produzir dados, sensores registram informações continuamente e algoritmos ajudam a interpretar o que está acontecendo. A combinação desses recursos cria uma camada tecnológica capaz de transformar a presença de uma praga em informação para a tomada de decisão.

Fonte: Embrapa