Pesquisadores desenvolvem tecnologia de detecção de pragas que ajudará no manejo agrícola

Quando muitos cientistas da computação dizem que estão pesquisando métodos para eliminar bugs, provavelmente estão se referindo a falhas de computador e outros problemas. Quando o Dr. Sajal Das, do Missouri S&T, diz isso, ele está se referindo às criaturas rastejantes e voadoras que afligem as operações agrícolas.

Dr. Sajal Das, professor emérito de ciência da computação da Missouri S&T, recebeu recentemente uma doação de US$ 1 milhão da National Science Foundation (NSF) para desenvolver um sistema automatizado de gerenciamento de pragas para fazendas rurais.

“Insetos como besouros e pulgões podem danificar grandes quantidades de plantações quando sua presença não é rapidamente detectada e mitigada, mas acompanhar isso pode ser caro e desgastante para os agricultores”, afirmou Das, que também é titular da Cátedra Daniel St. Clair de Ciência da Computação da S&T. “Este é um problema que podemos ajudar a resolver com tecnologia e, potencialmente, salvar uma grande parte da produção de uma cultura que, de outra forma, não chegaria ao mercado.”

O professor ressaltouo que sua equipe de pesquisa tem trabalhado em questões relacionadas à agricultura nos últimos cinco anos e recebeu uma bolsa colaborativa multi-institucional de US$ 1,5 milhão da NSF em 2022. Com esse apoio federal, sua equipe desenvolveu protótipos e planos para o sistema de controle de pragas, que incluirá armadilhas adesivas para insetos com sensores, dispositivos conectados à internet e câmeras para detectar pragas e alertar os agricultores.

As informações coletadas por múltiplos sensores posicionados ao redor das fazendas serão recebidas e transmitidas por meio de um sistema de comunicação de radiofrequência de longo alcance e baixa potência, que utiliza drones para transmitir as informações a longas distâncias. Isso eliminará a necessidade de internet sem fio de alta velocidade, frequentemente indisponível em áreas rurais.

As fazendas contarão com um dispositivo de computação de ponta, o que significa que os dados serão processados ​​localmente e usarão aprendizado de máquina para fornecer insights e alertas em tempo real aos agricultores. As informações coletadas também serão armazenadas em um servidor em nuvem para ajudar a construir continuamente o conjunto de dados mais robusto possível para aprendizado de máquina e previsões de alta precisão no futuro.

“Prevemos que isso otimizará significativamente o uso localizado de pesticidas pela agricultura de precisão, já que os agricultores poderão ter intervenções mais direcionadas e em tempo real, em vez de aplicações generalizadas de produtos químicos”, diz Das.

O Dr. Vishesh Tanwar, pesquisador de pós-doutorado na equipe de pesquisa de Das e co-pesquisador principal, diz que as aplicações da tecnologia irão além da mitigação de insetos e poderão eventualmente ser aplicadas a uma variedade de operações agrícolas.

“Nosso trabalho pode ser vital para combater as pragas de insetos que os produtores de milho, soja e outras culturas premium e em linha enfrentam, mas seus benefícios não param por aí”, afirma. “Este sistema também monitorará problemas como doenças, condições do solo, ervas daninhas e padrões climáticos, e como eles afetam as lavouras, especialmente o rendimento e a qualidade. Poderíamos aplicar o que estamos desenvolvendo a praticamente qualquer cultura — até mesmo às uvas cultivadas em vinhedos não muito distantes do Missouri S&T, que produzem produtos nacionalmente reconhecidos.”

Tanwar diz que a bolsa atual da equipe de pesquisa é de três anos e ele prevê que a tecnologia será implantada em uma escala maior, em mais e mais fazendas, à medida que o projeto avança.

″Este projeto já percorreu um longo caminho desde seu início, alguns anos atrás, e nossa equipe mal pode esperar para ver onde ele chegará no futuro para mitigar a insegurança alimentar global″, diz ele.

Outros pesquisadores principais do projeto incluem o Dr. Ian Kaplan, professor de entomologia na Universidade Purdue, e o Dr. Jeffrey Stein, líder científico do Centro de Fenotipagem de Biotecnologia Vegetal da Bayer. A Microsoft também é parceira e fornecerá ferramentas de agricultura digital que serão utilizadas pelo sistema.

Fonte: Agropages, publicado em 07/05/2025

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