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Armadilhas e sensores inteligentes: uma abordagem inovadora para controle de insetos peste e vetores de doenças

Processo: 18/05859-3
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de junho de 2018
Vigência (Término): 30 de abril de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista
Beneficiário:Vinícius Mourão Alves de Souza
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:16/04986-6 - Armadilhas e sensores inteligentes: uma abordagem inovadora para controle de insetos peste e vetores de doenças, AP.ESCIENCE.R
Assunto(s):Aprendizado computacional   Inteligência artificial   Sensores inteligentes   Mineração de dados   Controle de insetos   Vetores de doenças   Diaphorina citri   Greening (doença de planta)

Resumo

Indiscutivelmente, os insetos são importantes na Agricultura, no meio ambiente e saúde pública. Muitas espécies são benéficas para o meio ambiente e para as pessoas. Por exemplo, insetos são responsáveis pela polinização de ao menos dois terços de todo o alimento consumido no mundo. Devido a esta importância para os seres humanos, o recente declínio nas populações de insetos polinizadores, principalmente as abelhas, é considerado um grave problema ambiental, frequentemente associado ao uso de pesticidas. Por outro lado, pragas agrícolas são responsáveis por destruir mais de 40 bilhões de dólares em alimentos por ano e determinadas espécies são vetores de doenças que matam mais de um milhão de pessoas anualmente, como a Malária, Dengue, Febre Chikungunya e Zika Vírus. Neste projeto de pesquisa, é proposta uma armadilha inteligente para a captura de espécies maléficas de insetos. A armadilha utiliza um sensor óptico que tem sido desenvolvido pela equipe deste projeto nos últimos anos, capaz de reconhecer automaticamente a espécie de insetos a partir de dados do batimento de asas dos insetos. O reconhecimento das espécies de insetos permitirá a criação de mapas de densidade em tempo real, que por sua vez podem ser utilizados para apoiar intervenções locais. Por exemplo, no caso de pragas agrícolas, estes mapas permitirão a aplicação inteligente e direcionada de inseticidas, reduzindo o impacto para o meio ambiente. No caso de insetos vetores de doenças, a armadilha poderá auxiliar na redução dos custos de intervenções sofisticadas e efetivas como a SIT (técnica do inseto estéril), mas que possuem um alto custo. Neste projeto, pretende-se expandir o estado-da-arte em computação por meio desta aplicação real, especialmente nas áreas de aprendizado de máquina e mineração de fluxo de dados. De modo a demonstrar os aspectos práticos desta proposta, as pesquisas serão concentradas na identificação de duas espécies: o psilídio asiático dos citros, vetor da Doença de Greening, uma terrível doença que ataca árvores de citros e o Aedes aegypti, vetor da Dengue, Febre Amarela e Chikungunya, e Zika Vírus, recentemente associado a casos de Microcefalia em recém-nascidos. (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
SABINO PARMEZAN, ANTONIO RAFAEL; SOUZA, VINICIUS M. A.; BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A. Evaluation of statistical and machine learning models for time series prediction: Identifying the state-of-the-art and the best conditions for the use of each model. INFORMATION SCIENCES, v. 484, p. 302-337, MAY 2019. Citações Web of Science: 0.

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