Visão computacional é usada na sexagem de pragas na agricultura para diminuir prejuízos

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Agricultores brasileiros têm de recorrer a diversos mecanismos para combater a infestação de insetos na tentativa de minimizar possíveis prejuízos. Em Mato Grosso do Sul, uma das principais pragas é a lagarta-do-cartucho Spodoptera frugiperda que atinge principalmente as plantações de milho.

Pensando em uma solução técnica para facilitar um dos trabalhos dos entomologistas é que os pesquisadores João Vitor de Andrade Porto (UCDB), Fabio Prestes Cesar Rezende (UCDB), Higor Henrique Picoli Nucci (UFMS), sob a orientação dos professores Antonia Railda Roel (UCDB), Gilberto Astolfi (UFMS) e Hemerson Pistori (UCDB), utilizaram a visão computacional para a sexagem de lagartas.

“Na busca de métodos eficientes e seguros de controle de pragas na agricultura é preciso criar e conduzir trabalhos em laboratório com esses insetos. A sexagem, separação entre machos e fêmeas, é uma prática necessária na criação e na avaliação dos produtos sobre os insetos. Essa atividade é feita rotineiramente pelas características morfológicas das pupas, com o auxílio de um estereomicroscópio. As fêmeas pesam mais que os machos, e em uma população desse inseto há normalmente o mesmo número de machos e fêmeas. Portanto, erros na sexagem podem levar a um erro de avaliação dos experimentos. Essa pesquisa do grupo Inovisão proporciona, portanto, facilidade e precisão dos resultados da investigação, destaca a professora Railda Roel.

Segundo os autores da pesquisa João Vitor de Andrade Porto e Fábio Prestes Cesar Rezende, que se formaram no final de 2021 em Engenharia de Computação, o auxílio na sexagem de pupas de S. frugiperda define a população pelo número de fêmeas e o potencial reprodutivo. “Esse processo é um passo muito importante para fazer testes com inseticidas biológicos”, explica João Vitor.

O artigo, “Redes neurais profundas com mecanismos de atenção para sexagem de pupas de Spodoptera frugiperda”, resultado da pesquisa foi publicado nesta semana na revista Smart Agricultural Technology da editora Elsevier, uma das mais importantes do mundo. “Foi uma experiência muito reveladora para mim, e me deixou animado em aprender ainda mais sobre os outros métodos de visão computacional”, destacou o outro autor da pesquisa, Fábio Prestes. 

Conforme o responsável pelo grupo de pesquisa Inovisão, professor Hemerson Pistori, “é raro conseguirmos uma publicação deste nível, tendo como primeiro autor, um aluno de graduação, pois geralmente são apenas os doutorandos que conseguem publicar neste nível”. Após graduar-se, João ingressou no Doutorado da UCDB.