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Resultados desenvolvidos na UFPel integram inteligência artificial, Internet das Coisas, redes de sensores e monitoramento ambiental para apoiar uma agricultura mais eficiente e sustentável
O projeto MIPWise – Inteligência Artificial das Coisas Aplicada ao Manejo Integrado de Pragas, desenvolvido na Universidade Federal de Pelotas (UFPel), apresentou no SICONBIOL resultados de pesquisa e desenvolvimento voltados à aplicação de tecnologias digitais no monitoramento agrícola. Durante o evento foram demonstradas diferentes soluções desenvolvidas ao longo do projeto, entre elas uma plataforma para planejamento de redes de sensores sem fio em ambientes agrícolas, uma armadilha inteligente com sistema embarcado para identificação automatizada de insetos-praga e uma estação meteorológica para coleta de dados ambientais em campo.
O MIPWise é apoiado pela FAPERGS, por meio do Edital FAPERGS/SICT 06/2022 – INOVA AGRO, e tem como objetivo desenvolver, aprimorar e validar tecnologias de Agricultura 4.0 aplicadas ao Manejo Integrado de Pragas. O projeto reúne conhecimentos de Internet das Coisas (IoT), inteligência artificial, redes de sensores sem fio, sistemas embarcados e processamento de imagens.
Planejamento inteligente da conectividade no campo
Entre os resultados apresentados está a plataforma desenvolvida no âmbito da tese de doutorado de Samuel Santos Troina, no Programa de Pós-Graduação em Computação da UFPel.
A pesquisa propôs uma metodologia para auxiliar o planejamento do posicionamento de dispositivos em redes de sensores sem fio, considerando características reais do ambiente que interferem na propagação dos sinais, como vegetação, relevo e obstáculos.
A solução combina informações sobre cobertura, conectividade e custo com modelos de propagação de sinais e técnicas de otimização. A metodologia utiliza ainda imagens de satélite segmentadas para classificar diferentes tipos de cobertura do terreno ao longo dos enlaces de comunicação.
Como resultado, foi desenvolvida uma plataforma on-line que auxilia o planejamento da implantação de redes de sensores, buscando posições adequadas para os dispositivos e reduzindo a necessidade de instalação de nós redundantes. A metodologia foi validada experimentalmente em cenários reais, comparando as estimativas de intensidade de sinal produzidas pelo sistema com medições realizadas em campo.
A tecnologia responde a um dos desafios importantes da digitalização do meio rural: garantir conectividade entre sensores distribuídos em grandes áreas, onde características do ambiente podem afetar significativamente a comunicação.
Armadilha inteligente identifica pragas diretamente no campo
Outro resultado apresentado no SICONBIOL foi a evolução da armadilha inteligente, desenvolvida para automatizar o monitoramento de insetos-praga.
O equipamento integra armadilha, câmera, sistema computacional embarcado e algoritmos de inteligência artificial, permitindo que as imagens sejam capturadas e processadas no próprio dispositivo. Atualmente, o sistema embarcado está treinado para identificar duas importantes pragas de frutíferas: a mosca-das-frutas Ceratitis capitata e a grafolita Grapholita molesta.
A Ceratitis capitata é uma espécie de mosca-das-frutas de ampla importância agrícola, enquanto a Grapholita molesta, também conhecida como mariposa-oriental ou grafolita, afeta culturas como pessegueiro, macieira, ameixeira e pereira.
O diferencial da solução está na possibilidade de realizar a identificação automática diretamente no ambiente agrícola, sem depender do envio contínuo das imagens para processamento em servidores externos. Isso permite reduzir o volume de dados transmitidos pela rede e abre caminho para sistemas de monitoramento com maior autonomia e capacidade de operação em regiões com conectividade limitada.
A ampliação da identificação automática para outras espécies de interesse agrícola permanece em estágio de pesquisa e desenvolvimento. O próprio projeto prevê a evolução dos algoritmos e a adaptação da armadilha para novas aplicações e novas espécies de insetos-praga.
Dessa forma, a armadilha funciona também como uma plataforma tecnológica em evolução: enquanto C. capitata e G. molesta representam atualmente as espécies identificadas pelo sistema embarcado, novas pragas vêm sendo estudadas para futuras versões da solução.
Estações meteorológicas complementam o monitoramento
As estações meteorológicas constituem outro componente da infraestrutura apresentada pelo MIPWise. Elas permitem acompanhar variáveis ambientais diretamente no campo e integrar essas informações aos dados provenientes das armadilhas.
Essa integração é particularmente relevante para o Manejo Integrado de Pragas, uma vez que temperatura, umidade e outras condições ambientais influenciam o ciclo e a dinâmica populacional de diferentes insetos.
Desde sua concepção, o projeto prevê a integração entre armadilhas inteligentes e estações meteorológicas, configurando uma infraestrutura de agricultura orientada a dados. A combinação das informações coletadas abre a possibilidade de desenvolver modelos que relacionem condições ambientais à ocorrência das pragas e, futuramente, apoiem estratégias de previsão e tomada de decisão.
Da pesquisa à aplicação no campo
A participação no SICONBIOL permitiu demonstrar diferentes resultados do MIPWise de forma integrada. A plataforma de planejamento de redes atua na definição da infraestrutura de comunicação; as estações meteorológicas coletam informações sobre as condições ambientais; e as armadilhas inteligentes realizam o monitoramento automatizado das pragas.
Esses componentes representam diferentes camadas de uma mesma proposta: utilizar Internet das Coisas, inteligência artificial e sistemas embarcados para transformar dados coletados diretamente no ambiente agrícola em informações úteis para o Manejo Integrado de Pragas.
O projeto é executado pela Universidade Federal de Pelotas (UFPel) com apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul (FAPERGS), por meio do Programa INOVA AGRO.