O monitoramento de insetos bioindicadores é crucial para a preservação ambiental e o manejo agrícola, porém métodos tradicionais enfrentam gargalos operacionais e dependem excessivamente da especialização taxonômica. Este artigo revisa a integração de armadilhas fotográficas automatizadas e algoritmos de inteligência artificial (IA), com foco em redes neurais convolucionais (CNN) e aprendizado profundo. A literatura recente (2020–2026) indica que sistemas baseados em Visão Computacional, como o Automated Moth Trap (AMT) e o uso de Aprendizado por Transferência, permitem a identificação de espécies com precisão frequentemente superior a 90%. Discutem-se avanços em processamento de borda, aprendizado federado e gêmeos digitais, os quais buscam mitigar limitações de conectividade e escassez de dados rotulados. Conclui-se que a automação não apenas otimiza a coleta de dados em larga escala, mas estabelece um novo paradigma na entomologia aplicada, ao permitir respostas rápidas e sustentáveis frente a mudanças ecológicas e surtos de pragas. Apesar dos persistentes desafios em padronização e variabilidade ambiental, a convergência tecnológica em curso é o caminho mais promissor para a democratização do monitoramento da biodiversidade global.
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