Projeto AQUA-AÇAÍ: Subprojeto 4 - TIC, IoT e IA como Apoio à Pesquisa do Açaí da na Ilha do Marajó

As abelhas nativas amazônicas fazem parte da tradição ancestral dos povos pré-colombianos que deixaram um legado que vem sendo resgatado paulatinamente da marginalidade por algumas instituições de pesquisa do Brasil, em especial a Embrapa. A presente proposta enquadra-se no conceito de ecoinovação por buscar soluções tecnológicas sustentáveis, integrando ecologia e tecnologia, em especial IA e internet via satélite, para minimizar impactos ambientais e gerar soluções inovadoras no manejo destes animais e em produtos originários dos mesmos. Neste sentido, a proposta visa monitorar a dinâmica populacional e o comportamento de abelhas nativas sem ferrão (ASFs) com foco nas espécies Scaptotrigona spp. (abelha canudo), Melipona flavolineata (uruçu-amarela) e Melipona fasciculata (uruçu-cinzenta), por meio do uso de técnicas de visão computacional. O objetivo central é aplicar tecnologias emergentes para responder a perguntas-chave sobre o manejo dessas abelhas, como a estimativa da população nas colmeias, fidelidade a floradas e comportamento higiênico, fatores cruciais para otimizar a polinização agrícola, especialmente em culturas amazônicas como o açaizeiro. As ações serão desenvolvidas por meio da articulação de uma rede de parceiros que agregará, principalmente, conhecimentos na área de IA, complementando as competências da Embrapa na pesquisa de ASFs. As atividades envolverão o desenvolvimento de um sistema integrado de aquisição e transmissão remota de imagens e dados de sensores, utilizando estruturas impressas em 3D para suporte a webcams e outros equipamentos, e conexão por meio de internet via satélite, permitindo o monitoramento em tempo real mesmo em áreas remotas. Com estas ferramentas será criado um banco de dados robusto, contendo pelo menos 50 mil anotações visuais para cada uma das três espécies de abelhas sem ferrão estudadas. Esses dados serão utilizados para o treinamento de modelos de inteligência artificial com base, por exemplo, na arquitetura YOLOv12, voltados à detecção automática e apoio à tomada de decisão. Os produtos gerados, como um banco de imagens exclusivo e um software preditivo (TRL5), têm potencial de impactar diretamente a pesquisa, o manejo e a criação racional de abelhas nativas, além de fomentar a formação de recursos humanos e a possível criação de startups tecnológicas. O projeto contribuirá para programas de melhoramento genético, conservação da biodiversidade, fortalecimento da pesquisa e da cadeia produtiva da meliponicultura no Brasil e, consequentemente, para a potencialização dos serviços ambientais das ASFs.