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O Brasil está passando por um processo consistente de modernização da agricultura, por meio da adoção tanto de máquinas de última geração quanto de ferramentas de Tecnologia da Informação (TI) para gestão informatizada das lavouras. A mecanização e a informatização, aliadas ao fortalecimento do agronegócio, têm sido motores da consolidação de um segmento internacionalmente notável pela produtividade, eficiência e competitividade. Neste sentido, a adoção da Agricultura de Precisão em programas de manejo de pragas constitui-se uma alternativa à agricultura tradicional, que apresenta práticas que tem provocado impactos ambientais e custos desnecessários ao produtor.

O Manejo Integrado de Pragas (MIP) é uma técnica que consiste na integração de diferentes ferramentas de controle visando manter as pragas sempre abaixo do nível em que causam danos para as plantações. Este controle pode ser feito por meio de insetos (controle biológico), uso de inseticidas, retirada e queima da parte do vegetal afetada, entre outros. O MIP é uma alternativa proposta pela comunidade científica para diminuir o uso de agrotóxicos, que causam a contaminação dos alimentos e do lençol freático quando aplicados indiscriminadamente.

Sistemas Ciber-Físicos, do inglês Cyber-Physical Systems (CPS), é a denominação que passou recentemente a ser empregada para identificar uma grande gama de sistemas complexos, que envolvem conhecimentos multidisciplinares, e que integram sistemas computacionais embarcados interagindo com o mundo físico (GUNES et al., 2014). O emprego de técnicas de inteligência artificial na computação embarcada nestes sistemas avança na caracterização de uma área de pesquisa atual que envolve redes de sensores sem fio, veículos aéreos não tripulados autônomos, internet das coisas, etc. A pesquisa e o desenvolvimento em Inteligência Artificial Aplicada em Sistemas Ciber-Físicos, ou em inglês Smart Cyber-Physical Systems, envolve aplicações avançadas em Agricultura, Ecologia, Busca e Salvamento, Saúde, entre outras de grande impacto na sociedade atual.

i. Armadilhas Eletrônicas

A implementação de programas de MIP é baseada no monitoramento das populações de pragas nas áreas de produção. O conhecimento da dinâmica populacional destes organismos permite a execução de medidas de controle no momento e locais adequados. Sem a coleta de informações sobre a sua dinâmica populacional, em conjunto com os fatores ecológicos relacionados, não é possível executar o controle adequado na hora e lugares certos (SHELTON; BADENES-PEREZ, 2006; JIANG et al., 2008). Uma técnica bastante empregada no monitoramento de insetos-praga é o uso de armadilhas, as quais podem ser iscadas com atrativos sexuais (feromônios) ou alimentares. Ao entrar nas armadilhas, que são distribuídas na área da plantação, os insetos são incapazes de deixá-la, ficando capturados em seu interior. Assim, o sistema de monitoramento de pragas irá recolher periodicamente os dados de cada armadilha através da contagem do número de indivíduos capturados.

O método usual para coletar dados, determinando o número de indivíduos capturados, consiste em levantamentos de campo regulares com a observação visual de armadilhas por um operador humano. A periodicidade das visitas do operador é geralmente semanal, podendo ser maior dependendo do tamanho da propriedade. Este método tem alguns inconvenientes, nos quais pode-se destacar: o trabalho intensivo, insalubre e oneroso de deslocar um humano pela área da plantação; e não se pode obter informações em tempo real e sincronizadas de todas as armadilhas, uma vez que elas vão sendo visitadas ao longo da semana. Com isso, estas técnicas tradicionais de monitoramento não permitem conhecer precisamente a dinâmica populacional das espécies alvo.

Neste projeto propõe-se um sistema de monitoramento de pragas baseado em armadilhas inteligentes. Pretende-se fazer isso tratando as armadilhas como sensores, que compõe uma rede de sensores sem fio, e que utilizam o processamento de imagens capturadas por câmeras para realizar a contagem automática de indivíduos. Existem propostas de redes de sensores sem fio na literatura que se baseiam no uso de imagens para realizar suas tarefas (HENGSTLER et al., 2007; ROWE; GOEL; RAJKUMAR, 2007; KARLSSON et al., 2007; LIU et al., 2009; TIRELLI et al., 2011). Diferentemente das abordagens anteriormente propostas, pretende-se garantir: a escalabilidade, permitindo que grandes áreas sejam cobertas; o baixo custo, dado esta necessidade de escalabilidade e sua viabilidade de aplicação no mercado; e o baixo consumo de energia, com o objetivo de permitir que suas baterias sejam substituídas apenas quando a manutenção obrigatória da armadilha for ser realizada.

Além disso, pretende-se desenvolver um modelo, através de algoritmos de aprendizado de máquina, para predição de possíveis infestações de pragas em lavouras utilizando informações de variações meteorológicas da região a partir de um banco de dados com informações históricas, mais especificamente de estações que cobrem as microregiões de algumas plantações no município de Pelotas. Este modelo deverá ser integrado com o sistema de monitoramento baseado nas armadilhas para compor um sistema de decisão que apoiará o produtor na realização do MIP.

ii. Aplicação Aérea de Agentes de Controle Biológico com UAVs

Outro aspecto importante do MIP, é a utilização de diversas táticas de manejo para o controle das populações de insetos-praga. Dentre estas, merece destaque o controle biológico que consiste na utilização de macro e micro-organismos como agentes de controle. Atualmente os principais macro-organismos utilizados na agricultura mundial são parasitoides da família Trichogrammatidae (SITHANANTHAM et al. 2013) os quais são produzidos em larga escala em laboratório e então liberados em campo para regular as populações de insetos-praga. A liberação destes insetos em campo é feita por meio do encapsulamento deles em cartelas de papelão as quais são distribuídas manualmente pelas áreas de produção. A quantidade de insetos liberados por hectare bem como o momento, a agilidade e a uniformidade do processo de distribuição são fundamentais para a obtenção de bons resultados com esta técnica.

O método de aplicação tradicional mencionado acima é extremante trabalhoso para humanos, envolvendo o deslocamento de trabalhadores por longas distâncias e demandando precisão em relação ao espaço e ao tempo de sua aplicação (HLUCHY, 2014). Isso faz com que sejam necessários muitos trabalhadores para que uma área normal de plantio seja protegida no prazo curto que isso precisa ser realizado para que a proteção seja eficiente, ou seja, os ovos eclodam uniformemente distribuídos na área e não sejam consumidos por seus predadores naturais. Além dos custos altos associados a essa demanda, existe a dificuldade em dispor, acomodar e transportar tamanha força de trabalho. Ainda, sem precisão na aplicação naturalmente associada ao trabalho manual, áreas podem ficar descobertas e inviabilizar a proteção da plantação.

Neste projeto propõe-se desenvolver um dispositivo de hardware para dispensar agentes de controle biológicos do gênero Trichogramma sp. por via aérea através de veículos aéreos não tripulados que, junto com o planejamento autônomo do voo, consiga realizar sua aplicação de forma rápida e precisa. Com isso, além da necessidade de desenvolver um dispositivo portátil de pequeno porte para a dispensa destes organismos, pretende-se desenvolver e experimentar abordagens para o planejamento autônomo de voo que atendam a cobertura precisa do terreno maximizando o tempo de voo do veículo. Pretende-se também investigar técnicas de coordenação de frotas para permitir a atuação de muitos UAVs simultaneamente para lidar com grandes áreas.

Para o desenvolvimento deste projeto pretende-se realizar as seguintes atividades:

1. Estudar as redes de sensores sem fio, focando em hardware de baixo custo e protocolos abertos de comunicação que atendam a demanda das armadilhas eletrônicas;

2. Estudar o emprego do processamento de imagens e do aprendizado computacional para a identificação da população de insetos em armadilhas, considerando o hardware limitado a ser empregado na armadilha;

3. Estudar o emprego de dados meteorológicos para a predição do comportamento da população de pragas utilizando aprendizado de máquina;

4. Desenvolver e experimentar a armadilha desenvolvida de forma incremental, envolvendo o processamento da imagem para a identificação e contagem dos insetos, a conexão das armadilhas como uma rede de sensores sem fio e a integração das informações das armadilhas com a predição de desenvolvimento das populações, respectivamente;

5. Desenvolver e experimentar um dispositivo de hardware que seja capaz de dispensar quantidades específicas de ovos de agentes de controle biológicos que seja portátil e preciso para ser embarcado em um UAV;

6. Estudar o impacto do tamanho das áreas de interesse na cobertura de terreno por UAVs, buscando técnicas de planejamento de voo que maximizem o tempo total de atuação do veículo em múltiplos voos;

7. Desenvolver e experimentar abordagens para o planejamento de voo de UAVs transportando o dispositivo desenvolvido para a aplicação de agentes de controle biológicos de forma eficiente.

São metas deste projeto:

1. Publicar em um periódico os resultados da versão mais recente do algoritmo de detecção dos insetos de interesse;

2. Integrar os protótipos das armadilhas desenvolvidos com um sistema de apoio a decisão;

3. Realizar o acompanhamento de um produtor de frutas, monitorando um pomar que utilize as armadilhas e outro de controle sem monitoramento;

4. Criar um algoritmo eficiente de predição de infestação com base nos dados coletados e o comportamento conhecido dos insetos de interesse;

5. Integrar o algoritmo de planejamento de voo a uma ferramenta que permita carregar o plano em um UAV;

6. Desenvolver um algoritmo de planejamento de voo que considere áreas de interesse maiores que a capacidade de voo do UAV para permitir a otimização destes planos para múltiplos voos ou múltiplos UAVs.