A lagarta-do-cartucho do milho é uma grande dor de cabeça para quem planta esse cereal. Esse inseto ataca tanto as folhas quanto as espigas da planta. Se não for identificado rápido, pode causar até 70% de perda na colheita. Para os agricultores, isso significa prejuízo e risco de perder mercado.
Mas uma inovação científica vem para mudar essa realidade: a inteligência artificial (IA). Pesquisadores da Embrapa Instrumentação, localizada em São Carlos (SP), desenvolveram um método que usa sensores de imagem e algoritmos inteligentes. Com isso, é possível detectar a presença da lagarta diretamente no campo.
O sistema é capaz de analisar imagens digitais e identificar diferentes estágios da lagarta, tanto quando ela é pequena quanto quando já está mais desenvolvida. Com essa tecnologia, os agricultores conseguem agir mais rápido, evitando os erros que normalmente acontecem quando a identificação depende apenas do olhar humano.
O estudo utilizou câmeras simples que podem ser acopladas a máquinas agrícolas ou drones. A ideia é facilitar a captura de imagens enquanto o produtor cuida da lavoura. E não precisa de equipamentos caros, só uma câmera que consiga tirar fotos boas.
O objetivo é que, no futuro, essa tecnologia esteja integrada diretamente aos equipamentos usados no dia a dia do campo. Isso deve reduzir custos e aumentar a eficiência no controle da praga.
Como funciona a tecnologia de sensores de imagem
A lagarta-do-cartucho do milho precisa ser monitorada com frequência, e é aí que a inteligência artificial é fundamental. O método desenvolvido pela Embrapa combina processamento digital de imagens, visão computacional e aprendizado de máquina.
Na prática, isso significa que o sistema aprende com milhares de imagens já registradas e reconhece padrões como cores, texturas e formatos que indicam a presença do inseto. O pesquisador Paulo Cruvinel explica que essa tecnologia usa algoritmos similares a redes neurais, conhecidas como CNNs, que analisam os dados visuais de maneira detalhada.
Os cientistas também testaram outras técnicas, como as máquinas de suporte de vetores (SVM), para ver qual modelo tem maior precisão na identificação da praga. O estudo analisou mais de 2.280 imagens de plantas de milho, coletadas nas folhas e espigas, e os algoritmos foram treinados para reconhecer cinco estágios diferentes de desenvolvimento da lagarta.
Esse processo envolveu várias etapas, como captação das imagens, pré-processamento para eliminar ruídos, segmentação para isolar o inseto e, finalmente, caracterização com base em informações geométricas e de textura.
Com essa abordagem, os erros humanos que eram comuns na identificação agora são muito menores. A decisão não é feita apenas pelo olhar de um técnico ou agrônomo, mas por um sistema que cruza informações e gera resultados confiáveis.
Inteligência artificial e aprendizado de máquina no campo
Um aspecto importante desse projeto é o uso do aprendizado de máquina, que permite que o sistema melhore a cada nova imagem analisada. Assim, quanto mais dados forem incluídos, melhor o modelo se torna em reconhecer a lagarta em diferentes situações e condições de cultivo.
Além do aprendizado de máquina, os pesquisadores também usaram aprendizado profundo, uma área mais avançada dessa tecnologia. Essa técnica utiliza redes neurais de múltiplas camadas para classificar padrões de forma precisa.
Funciona como se o sistema pudesse “enxergar” o inseto da mesma forma que um ser humano, mas sem se cansar ou perder informações por causa da quantidade de detalhes. O algoritmo foi desenvolvido em Python, uma linguagem popular em ciência de dados e inteligência artificial, o que facilita adaptações futuras.
Os testes mostraram resultados positivos em termos de acurácia, velocidade de processamento e desempenho do hardware. Esses resultados podem abrir caminho para aplicações em máquinas de campo, como pulverizadores inteligentes, drones agrícolas e sensores que podem ser instalados em tratores.
Caminhos futuros para a agricultura digital
A integração da inteligência artificial na monitorização da lagarta-do-cartucho do milho ainda é um passo inicial, mas já indica grandes avanços. O objetivo é que, em breve, esse sistema funcione 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 que consomem muito tempo. Outra ideia é usar câmeras multiespectrais, que aumentariam a capacidade de identificar a praga em diferentes condições de luz e de crescimento da planta, garantindo mais segurança para os agricultores que dependem do milho.
Esse estudo destaca a importância de juntar diferentes áreas do conhecimento, como ciência da computação, agronomia e engenharia. Essa união vai gerar soluções práticas que ajudam a reduzir gastos, aumentar a produtividade e fazer com que a produção de alimentos seja mais sustentável.
Em resumo, a lagarta-do-cartucho do milho continua sendo um desafio para os agricultores, mas as ferramentas de inteligência artificial mostram que é possível combater o problema de uma forma mais eficaz. Com o suporte da tecnologia, o campo não só ganha agilidade na detecção da praga, mas também novas maneiras de proteger culturas essenciais como milho, soja e algodão. A inovação tecnológica se revela um aliado importante para quem vive da agricultura e enfrenta os problemas da lida com a terra.
