Tecnologia com participação do IFMT identifica insetos em soja e milho pelo smartphone e pode ampliar o monitoramento agrícola mesmo em áreas com internet limitada.
Uma tecnologia desenvolvida com participação de pesquisadores do Instituto Federal de Mato Grosso (IFMT), em Cuiabá, coloca a inteligência artificial a serviço de um dos setores mais importantes da economia estadual. Batizado de AgroInsect, o sistema transforma smartphones em ferramentas capazes de identificar pragas encontradas em lavouras de soja e milho, registrar a localização das ocorrências e produzir dados que podem ajudar no monitoramento das áreas cultivadas. O estudo foi publicado em 9 de setembro de 2026 na revista científica Computers and Electronics in Agriculture e envolve também pesquisadores do IF Goiano e da Birmingham City University, no Reino Unido.
A novidade chama atenção especialmente em Mato Grosso porque parte do processamento ocorre diretamente no celular, reduzindo a dependência de conexão permanente com a internet. Em um estado marcado por grandes distâncias e propriedades rurais afastadas dos centros urbanos, essa característica abre espaço para aplicações da inteligência artificial mais próximas da rotina no campo. A tecnologia combina visão computacional, processamento móvel, geolocalização e análise geoespacial, mostrando como pesquisas realizadas a partir de Cuiabá podem encontrar aplicações práticas no agronegócio.
Como a inteligência artificial consegue identificar pragas usando apenas o celular
O AgroInsect foi projetado para levar parte da inteligência artificial necessária para reconhecer insetos diretamente ao smartphone. Em vez de depender exclusivamente do envio das imagens para grandes servidores externos, o sistema realiza a detecção no próprio dispositivo e integra os resultados a uma arquitetura em nuvem destinada ao processamento geoespacial. O estudo descreve uma combinação de deep learning, localização geográfica e métodos estatísticos para transformar registros individuais em informações que podem ser analisadas em conjunto.
A ferramenta trabalha com quatro grupos ou espécies considerados relevantes para lavouras de soja e milho: Diabrotica speciosa, Dalbulus maidis, Diceraeus spp. e Spodoptera frugiperda. Na prática, o produtor ou profissional responsável pelo monitoramento pode utilizar imagens obtidas em campo para auxiliar na identificação dos insetos. Cada ocorrência pode ser associada à sua localização, permitindo construir uma visão espacial dos pontos onde determinada praga foi encontrada.
Essa integração é importante porque encontrar um inseto em uma imagem é apenas uma parte do problema agrícola. Também interessa saber onde as ocorrências estão concentradas e como elas se distribuem dentro da área cultivada. O AgroInsect utiliza técnicas de interpolação geoestatística para produzir mapas a partir das observações coletadas, criando uma representação espacial que pode apoiar o acompanhamento das áreas com maior incidência.
Outro diferencial está na possibilidade de utilizar o sistema em locais com conectividade limitada. O processamento realizado no smartphone permite que a identificação não dependa integralmente de uma conexão contínua com a internet. Para Mato Grosso, onde propriedades agrícolas podem estar distantes das cidades e da infraestrutura de telecomunicações mais robusta, essa característica aumenta o interesse prático da solução.
Por que uma tecnologia criada com participação do IFMT interessa ao agronegócio de Mato Grosso
A pesquisa ganha relevância regional por aproximar duas áreas que têm peso crescente no desenvolvimento de Mato Grosso: agronegócio e tecnologia. O estado possui uma economia fortemente ligada à produção de grãos, enquanto Cuiabá concentra universidades, institutos de pesquisa, empresas e profissionais envolvidos com inovação. Uma solução de inteligência artificial direcionada ao monitoramento de soja e milho mostra como essa estrutura de conhecimento pode produzir ferramentas relacionadas a problemas encontrados no próprio ambiente econômico regional.
Para agricultores e profissionais que trabalham com manejo integrado de pragas, sistemas desse tipo podem ampliar a quantidade e a organização das informações disponíveis durante o acompanhamento das lavouras. A proposta não significa substituir profissionais especializados ou decisões agronômicas por um aplicativo, mas adicionar uma ferramenta tecnológica capaz de registrar ocorrências, reconhecer determinados insetos e organizar geograficamente os dados obtidos no campo. O próprio estudo apresenta o AgroInsect como uma solução voltada ao apoio do manejo integrado de pragas.
Há ainda um aspecto importante relacionado à velocidade de coleta das informações. O uso de smartphones reduz a necessidade de equipamentos computacionais complexos para executar a etapa inicial de identificação. Como celulares já fazem parte da rotina de diferentes atividades no meio rural, aplicações capazes de funcionar nesses dispositivos têm potencial para tornar tecnologias de inteligência artificial mais acessíveis no trabalho de campo.
Ao mesmo tempo, os resultados devem ser interpretados dentro dos limites apresentados pela própria pesquisa. Os testes mostram que o desempenho dos métodos de mapeamento espacial pode variar conforme a quantidade e a distribuição das amostras disponíveis. O artigo registra desempenho mais elevado em cenários com amostragem densa e redução da precisão quando os dados ficam mais esparsos, reforçando que a qualidade das informações coletadas continua sendo importante para os mapas produzidos pelo sistema.
Pesquisa em Cuiabá reforça avanço da IA aplicada à agricultura de precisão
O AgroInsect também evidencia um movimento mais amplo de aplicação da inteligência artificial fora de atividades exclusivamente digitais. Visão computacional, processamento na borda e análise de dados geográficos estão chegando a setores tradicionais da economia, e a agricultura aparece como uma das áreas em que essas ferramentas podem encontrar aplicações concretas. No caso do projeto, a IA deixa de funcionar apenas em grandes servidores e passa a operar parcialmente no dispositivo levado pelo usuário até a lavoura.
O trabalho tem participação de pesquisadores do IFMT Campus Cuiabá – Cel. Octayde Jorge da Silva, do IF Goiano e da Birmingham City University. A publicação científica registra Guilherme Pires Silva de Almeida como autor principal e reúne dez pesquisadores. O artigo foi publicado em 9 de setembro de 2026 na revista Computers and Electronics in Agriculture, especializada na interface entre tecnologia e produção agrícola.
A arquitetura híbrida utilizada pelo projeto também aponta para uma tendência tecnológica relevante para Mato Grosso. Em regiões onde a conectividade pode variar bastante, executar tarefas de inteligência artificial diretamente em celulares e outros equipamentos de campo reduz a necessidade de transmitir continuamente grandes volumes de dados. A nuvem permanece importante para outras etapas, como processamento e consolidação das informações geoespaciais, mas deixa de ser necessária para todas as operações.
Os próximos passos relevantes serão acompanhar como soluções desse tipo avançam da pesquisa acadêmica para aplicações cada vez mais amplas no campo. Testes em diferentes condições, ampliação das bases de imagens e inclusão de novas espécies podem aumentar a utilidade de ferramentas semelhantes ao longo do tempo. Para Cuiabá, o projeto também reforça a presença da capital na produção de pesquisa tecnológica associada a uma atividade central para Mato Grosso, aproximando inteligência artificial, agricultura de precisão e desenvolvimento regional.