A lagarta-do-cartucho do milho é uma dor de cabeça para os agricultores que cuidam dessa cultura tão importante. Esse inseto ataca as folhas e as espigas do milho. Se não for percebido a tempo, pode causar até 70% de prejuízo na colheita. Para esses produtores, isso significa risco de perda financeira e dificuldades no mercado.
Recentemente, a ciência trouxe uma novidade que pode ajudar: a inteligência artificial (IA). Um grupo de pesquisadores da Embrapa Instrumentação, localizado em São Carlos (SP), desenvolveu um método que utiliza sensores de imagem e algoritmos para detectar a presença da lagarta diretamente no campo.
Esse sistema consegue analisar imagens digitais e identificar a lagarta em diferentes fases de desenvolvimento, seja em seu estágio inicial ou já mais avançado. Com isso, os agricultores podem tomar decisões mais rápidas e acertadas, sem depender apenas da observação manual.
A invenção envolve o uso de câmeras comuns, que podem ser acopladas a máquinas agrícolas ou até drones. Isso facilita a captura de imagens enquanto o produtor faz o manejo das lavouras. Além disso, não é preciso ter equipamentos caros; uma câmera que tire fotos de boa qualidade já é suficiente.
No futuro, a meta é integrar esse sistema nos equipamentos que os agricultores já utilizam, o que deve ajudar a diminuir custos e aumentar a eficiência na luta contra a praga.
### Como funciona a tecnologia com sensores de imagem
A lagarta-do-cartucho exige um monitoramento constante, e é aí que a inteligência artificial entra em cena. O método desenvolvido pela equipe da Embrapa combina processamento digital de imagens com visão computacional, estatística e aprendizado de máquina.
Isso significa que o sistema aprende a reconhecer padrões em milhares de imagens coletadas, entendendo cores, texturas e formatos que mostram a presença do inseto. Segundo o pesquisador Paulo Cruvinel, os algoritmos usados simulam redes neurais, conhecidas como convolucionais (CNNs). Elas analisam dados visuais com precisão.
Além disso, os cientistas compararam esses algoritmos com outros modelos, como as máquinas de suporte de vetores, para identificar qual oferecia a melhor precisão na classificação dos diferentes estágios da praga. Foram analisadas 2.280 imagens de folhas e espigas de milho para treinar os algoritmos a identificar cinco estágios distintos da lagarta-do-cartucho.
O processo passa por várias etapas, como a aquisição das imagens, pré-processamento para eliminar ruídos, segmentação para isolar o inseto e, por fim, caracterização com dados geométricos e de textura. Isso diminui os erros comuns que ocorreria se a identificação fosse feita apenas por um olho humano.
### Inteligência artificial e aprendizado de máquina no campo
Um aspecto importante desse trabalho é o uso do aprendizado de máquina. Essa tecnologia permite que o sistema melhore a cada nova imagem analisada. Quanto mais dados entram no sistema, mais ele consegue reconhecer a lagarta em várias situações.
Junto ao aprendizado de máquina, o projeto utilizou aprendizado profundo, uma versão mais avançada da tecnologia. Ele trabalha com redes neurais de várias camadas, que têm uma capacidade incrível de classificar padrões.
É como se o algoritmo tivesse uma visão aguçada, capaz de perceber detalhes que um humano poderia esquecer, além de não se cansar. O algoritmo foi criado em Python, uma linguagem bastante utilizada na área de ciência de dados, o que facilita futuras adaptações.
De acordo com os cientistas, os testes com o sistema mostraram acurácia e desempenho satisfatórios, abrindo portas para a aplicação dessa tecnologia em equipamentos de campo, como pulverizadores inteligentes, drones agrícolas e até sensores que podem ser colocados em tratores.
### Caminhos futuros para a agricultura digital
Apesar de ainda estar em fase inicial, a integração da inteligência artificial no monitoramento da lagarta-do-cartucho sinaliza avanços significativos. A ideia é que, em breve, esse sistema funcione em tempo real, embarcado em drones ou veículos aéreos não tripulados.
Com isso, seria possível monitorar grandes áreas de cultivo, economizando o tempo que seria gasto em inspeções manuais. Outro desenvolvimento em perspectiva é o uso de câmeras multiespectrais, que ajudam na identificação da praga sob diferentes condições de luz e crescimento da planta.
Tudo isso pode aumentar a precisão e a segurança para os agricultores, que dependem do milho como fonte de renda. O estudo destaca também a relevância de unir áreas como ciência da computação, agronomia e engenharia, criando soluções que podem reduzir custos, aumentar a eficiência e contribuir para a sustentabilidade na produção de alimentos.
Em resumo, a lagarta-do-cartucho continua a ser um desafio para os agricultores, mas as ferramentas de inteligência artificial estão mostrando que já podemos enfrentar essa questão de maneira mais eficaz. Com o auxílio da tecnologia, o campo não só ganha em agilidade na detecção da praga, mas também se abre para novas formas de proteger culturas essenciais como milho, soja e algodão.