Tecnologia instalada diretamente nas plantas registra vibrações produzidas por insetos e usa inteligência artificial para buscar sinais de infestações difíceis de perceber durante o monitoramento convencional
Um inseto pode estar se alimentando dentro de uma planta de soja sem deixar sinais evidentes na superfície. Nos Estados Unidos, pesquisadores estão testando uma tecnologia que tenta identificar justamente essa atividade escondida a partir das vibrações produzidas no interior dos tecidos vegetais. O equipamento, chamado Insect Eavesdropper, combina sensores acústicos, processamento de dados e inteligência artificial.
Durante os testes conduzidos pela Kansas State University, pequenos dispositivos são conectados às plantas e permanecem registrando os sinais durante vários dias. Depois, os pesquisadores examinam os vegetais e comparam os insetos encontrados com as gravações obtidas no campo. A intenção é descobrir quais padrões podem indicar a presença e a atividade de determinadas pragas. Continue a leitura e acompanhe o Compre Rural, onde informação de qualidade ajuda a fortalecer quem vive e produz no campo.
O que esses “microfones” realmente escutam na soja
Apesar da comparação com um microfone convencional, o sistema não depende simplesmente dos sons que uma pessoa conseguiria ouvir ao lado da lavoura.
O equipamento utiliza um microfone de contato acoplado à planta, capaz de registrar vibrações associadas à atividade de insetos. Alimentação, perfuração de tecidos e movimentação dentro da planta podem gerar sinais que depois são processados digitalmente.
O desafio está em transformar essas gravações em informação agronômica útil.
Uma lavoura apresenta vento, chuva, movimentação das folhas e inúmeras outras fontes de interferência. Por isso, não basta perceber que houve uma vibração: os pesquisadores precisam descobrir quais características do sinal estão relacionadas aos insetos de interesse.
É nessa etapa que entram os modelos computacionais. A equipe ligada a Emily Bick trabalha no desenvolvimento de algoritmos de machine learning capazes de extrair padrões dos registros, enquanto grupos parceiros, como o da Kansas State University, ajudam a produzir e validar dados em condições agrícolas reais.
Uma praga escondida no caule virou alvo dos experimentos
Um dos principais organismos avaliados nos trabalhos de 2026 é o Dectes texanus, besouro conhecido nos Estados Unidos como Dectes stem borer ou soybean stem borer.
O inseto representa um bom teste para a proposta porque sua fase larval pode permanecer dentro do caule da soja, onde a detecção é mais difícil.
Estudo publicado no Journal of Insect Science descreve que as larvas se alimentam e abrem galerias na parte interna de pecíolos e hastes. No fim do ciclo da cultura, podem alcançar a região inferior do caule e provocar o seu anelamento interno, aumentando o risco de tombamento das plantas e de perdas durante a colheita.
Nos experimentos atuais da Kansas State University, os pesquisadores destacam justamente a dificuldade de verificar a presença do inseto sem abrir o caule de plantas vivas. A tecnologia acústica permitiria investigar essa atividade de maneira não destrutiva.
Isso não significa, porém, que a mesma ferramenta esteja pronta para identificar automaticamente as principais pragas da soja brasileira.
Os testes divulgados foram realizados nos Estados Unidos e dependem da construção e validação de padrões para os diferentes organismos. Portanto, não há sustentação para afirmar que o sistema hoje consiga reconhecer, no Brasil, percevejos, lagartas ou outras espécies importantes para as lavouras nacionais.
Inteligência artificial tenta descobrir quem está produzindo cada vibração
A origem da tecnologia antecede os atuais experimentos no Kansas.
Em 2023, o projeto ficou em primeiro lugar no Antlion Pit, competição de inovação da Entomological Society of America. Naquele estágio, o sistema já combinava um microfone de contato com um pequeno computador que armazenava e processava os sinais captados nas plantas.
O processo desenvolvido pelos pesquisadores separa eventos de alimentação registrados pelo equipamento e utiliza algoritmos para tentar associá-los às espécies responsáveis.
Na época, a equipe já trabalhava com dois conceitos: uma versão estacionária, destinada ao acompanhamento contínuo, e outra portátil, que poderia futuramente ser utilizada durante amostragens no campo.
Desde então, um dos principais desafios tem sido ampliar a quantidade e a diversidade dos dados disponíveis.
Na prática, a inteligência artificial precisa aprender como diferentes insetos se comportam acusticamente. Quanto maior e mais confiável for essa biblioteca, maior poderá ser a capacidade de distinguir um organismo de outro.
Por que detectar uma praga antes de enxergá-la faz diferença
No manejo convencional, parte importante das decisões depende da vistoria direta da lavoura.
Esse acompanhamento continua sendo indispensável, mas pode encontrar limitações quando a praga permanece escondida, ocupa partes difíceis de inspecionar ou ainda não provocou sintomas evidentes.
A lógica do Insect Eavesdropper é acrescentar outra fonte de informação ao monitoramento.
A própria equipe da Kansas State University ressalta que o objetivo não é substituir o scouting ou a inspeção tradicional, mas criar dados adicionais que ajudem a indicar quando determinada área precisa de atenção.
Esse princípio se aproxima da lógica do monitoramento de pragas na soja, no qual a decisão de controle deve partir da presença e do nível populacional dos organismos encontrados, em vez de aplicações realizadas apenas por calendário.
Se um sensor conseguir identificar uma alteração antes que o problema se espalhe ou se torne visualmente evidente, uma das aplicações futuras seria indicar onde o técnico ou produtor deve concentrar a vistoria.
A consequência potencial é um uso mais direcionado de tempo, mão de obra e medidas de controle.
Mas esse benefício ainda precisa ser demonstrado na prática em escala comercial.
Agricultura começa a observar aquilo que os olhos não conseguem ver
O projeto faz parte de uma tendência mais ampla da agricultura de precisão: medir alterações nas plantas antes que elas se tornem óbvias para uma pessoa caminhando pela lavoura.
No Brasil, pesquisas já avançaram em outras direções.
Um exemplo é o desenvolvimento de sensores instalados diretamente nas folhas de soja e cana-de-açúcar para acompanhar mudanças relacionadas ao conteúdo de água nos tecidos.
Em outra frente, pesquisadores da Embrapa desenvolveram um robô que utiliza imagens e inteligência artificial para identificar alterações associadas a nematoides em soja e algodão antes do aparecimento de sintomas visuais claros.
As tecnologias não fazem a mesma coisa, mas compartilham uma lógica: encontrar sinais biológicos ou físicos que surgem antes dos sintomas tradicionalmente utilizados para orientar uma inspeção.
No Insect Eavesdropper, o indicador escolhido é a vibração provocada pelo próprio inseto.
Sistema ainda precisa provar que funciona fora dos experimentos
Entre uma tecnologia experimental e um equipamento utilizado rotineiramente em milhares de hectares há uma série de obstáculos.
Os próprios desenvolvedores informaram que continuam ampliando a biblioteca de espécies e aperfeiçoando os algoritmos de identificação. O projeto também passou pelo desenvolvimento de formas de transmissão sem fio, com alternativas como Wi-Fi, Bluetooth e LoRa sendo consideradas durante sua evolução.
Em 2026, a Kansas State University levou essa validação para campos de soja e ambientes de cultivo de algodão, buscando entender o comportamento do sistema diante de condições próximas daquelas enfrentadas na agricultura.
Os experimentos na soja também produziram registros de diferentes insetos, usados para melhorar a capacidade de reconhecimento do sistema.
Isso ajuda a explicar por que ainda é cedo para atribuir resultados econômicos ao equipamento.
Não há, nas informações divulgadas pela universidade, comprovação de quanto a tecnologia poderia reduzir o uso de inseticidas, diminuir custos ou aumentar a produtividade de uma propriedade comercial.
Esses seriam possíveis efeitos de uma detecção mais precisa, mas precisam ser medidos antes de serem apresentados como benefício comprovado.
Da vibração dentro do caule para um possível alerta no campo
O cenário buscado pelos pesquisadores é relativamente simples para quem estiver usando a ferramenta: sensores distribuídos pela cultura identificariam uma atividade fora do padrão e indicariam que aquele trecho da lavoura merece investigação.
Chegar a esse nível de confiabilidade, porém, exige que o sistema saiba diferenciar ruído ambiental, atividade normal e sinais realmente associados às pragas.
Por isso, o ponto mais relevante da pesquisa atual não é imaginar lavouras imediatamente cobertas por “microfones”, mas entender se vibrações quase imperceptíveis podem se transformar em uma nova variável de monitoramento agrícola.
Os experimentos com soja mostram que essa hipótese já saiu do conceito de laboratório e está sendo colocada diante das condições reais de cultivo.
O próximo desafio é comprovar até que ponto o sistema consegue identificar corretamente diferentes insetos, operar de maneira contínua e gerar alertas confiáveis o suficiente para auxiliar decisões de manejo.
Se isso acontecer, algumas pragas poderão começar a ser descobertas não quando o produtor enxergar o dano, mas quando o sensor perceber que algo está acontecendo dentro da planta.
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ℹ️ Conteúdo publicado pela estagiária Ana Gusmão sob a supervisão do editor-chefe Thiago Pereira
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