Defesa Sanitária Vegetal
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Item Redes neurais artificiais como ferramenta de previsão sazonal de Spodoptera spp. em soja Bt(Universidade Federal de Viçosa, 2023-06-26) França, Luciano Cardoso de; Picanço, Marcelo CoutinhoA soja (Glycine max) é a leguminosa mais cultivada no mundo e atualmente nesses cultivos a maioria das variedades possuem toxinas da bactéria Bacillus thuringiensis (soja Bt) que conferem resistência a algumas espécies de Lepidoptera. O complexo de lagartas Spodoptera spp. (Lepidoptera: Noctuidae) são pragas importantes nos cultivos de soja Bt. Suas larvas atacam folhas, vagens e grãos, reduzindo o rendimento da cultura. O entendimento e previsão das intensidades de ataque das pragas aos cultivos é importante para o planejamento das épocas de realização de amostragem e de aplicação dos métodos de controle. As redes neurais artificiais (RNAs) são ferramentas de inteligência artificial que podem ser utilizadas em pesquisas de classificação e de análises de regressão como os estudos de dinâmica espaço-temporal das populações de pragas nos cultivos. Assim, este trabalho teve como objetivo usar modelo de RNA para identificação dos fatores reguladores de populações de Spodoptera spp. em cultivos de soja Bt. Durante dois anos foram avaliadas as densidades de lagartas de Spodoptera spp. e inimigos naturais em cultivos comerciais de soja na região do Cerrado brasileiro. Também foram coletados dados de elementos climáticos e da idade das plantas de soja. Para construir as RNAs foram utilizadas, como variáveis de entrada, a idade das plantas de soja, densidades de predadores e parasitoides e variáveis meteorológicas. A variável resposta foi a densidade de Spodoptera spp. Dentre as RNAs projetadas para predizer a sazonalidade de lagartas Spodoptera spp. a mais adequada foi aquela com a médias dos 25 dias anteriores a avaliação da densidade da praga. Essa RNA tem dois neurônios na camada oculta, função de ativação de logística e propagação resiliente da função de aprendizado. As previsões da RNA e as densidades da praga nas lavouras apresentaram correlação de Pearson de 0,779. A temperatura média do ar foi o principal preditor ambiental e afetou negativamente as populações de Spodoptera spp. As maiores densidades de Spodoptera spp. ocorreram com plantas em estágio reprodutivo e nos cultivos de verão chuvoso. Portanto, o modelo de rede neural artificial determinado nesse trabalho é promissor para prever as intensidades de ataque de lagartas Spodoptera spp. em cultivos de soja. Palavras-chave: Glycine max. Lagartas. Inteligência artificial. Elementos climáticos. Dinâmica espaço-temporal.