INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO CAMPO: INOVAÇÃO E LIMITES DA AGRICULTURA DIGITAL COM USO DE MODELOS DE APRENDIZADO PROFUNDO NA DETECÇÃO PRECOCE DE PRAGAS EM LAVOURAS DE GRÃOS

A agricultura contemporânea tem passado por profundas transformações impulsionadas pelo avanço das tecnologias digitais, da automação e da inteligência artificial. No contexto da produção de grãos, a necessidade de elevar a produtividade, reduzir perdas econômicas e minimizar impactos ambientais tem estimulado o desenvolvimento de sistemas inteligentes capazes de monitorar lavouras em tempo real. Entre essas inovações, destacam-se os modelos de aprendizado profundo (deep learning), que vêm sendo aplicados na identificação precoce de pragas agrícolas por meio da análise automatizada de imagens obtidas por drones, sensores e dispositivos móveis. Nesse contexto, o presente artigo tem como objeto de pesquisa o uso de modelos de aprendizado profundo na detecção precoce de pragas em lavouras de grãos, considerando suas potencialidades, limitações técnicas e implicações para a agricultura digital. A investigação parte da seguinte pergunta: de que maneira os modelos de aprendizado profundo contribuem para a detecção precoce de pragas em lavouras de grãos e quais são os principais desafios e limites associados à sua aplicação no contexto da agricultura digital? Teoricamente, fizemos uso dos trabalhos de Boden (2016; 2018), Bishop (2011), Goodfellow, Bengio e Courville (2017), Mohri, Rostamizadeh e Talwalkar (2018), Sutton e Barto (2020), Haykin (2008), Marsland (2014), Zhang (2015), Vuppalapati (2022), James, Witten, Hastie e Tibshirani (2021), Stafford (2013), Wachowicz (1999), Oliver, Bishop e Marchant (2013), Picanço, Lopes e Silva (2021), Ciancio e Mukerji (2007), Shannon, Clay e Kitchen (2020), Dent (2000), Gallo et al. (2002), Jiménez Martínez (2009), Plà-Aragonés (2015), Hoy (2011), Hastie, Tibshirani e Friedman (2009), Wang (2017). A pesquisa é qualitativa (Minayo, 2007), descritiva e bibliográfica (Gil, 2008) e com o viés compreensivo (Weber, 1949). Os resultados da pesquisa evidenciaram que os modelos de aprendizado profundo ampliam significativamente a capacidade de detecção precoce de pragas em lavouras de grãos, favorecendo intervenções mais rápidas, redução de perdas produtivas e maior eficiência no manejo fitossanitário. Também foi identificado que a integração entre inteligência artificial, sensoriamento remoto e agricultura de precisão contribui para o uso mais racional de insumos e para a redução de impactos ambientais associados ao controle convencional de pragas. Por outro lado, verificaram-se desafios relacionados à qualidade e disponibilidade dos dados, à robustez dos modelos em diferentes condições de cultivo e às limitações estruturais necessárias para sua implementação em larga escala.