Eficiência operacional com o uso da Inteligência Artificial

Nas últimas décadas, avanços no manejo nutricional e na seleção genética levaram ao desenvolvimento de animais mais produtivos. No entanto, a intensificação da produção exige novas abordagens para otimizar a eficiência operacional nos sistemas produtivos.  

Da mesma forma, a crescente demanda global por alimentos e as exigências dos consumidores quanto ao bem-estar e à saúde animal impulsionam a necessidade de monitoramento contínuo dos animais. Como a supervisão manual é complexa e suscetível a erros, a adoção de tecnologias avançadas torna-se essencial. 

O avanço das tecnologias de monitoramento tem impulsionado a geração massiva de dados sobre: 

• O comportamento 
• A saúde e  
• O desempenho dos animais.  

Sensores e sistemas automatizados já são amplamente utilizados na produção suína, especialmente no controle do consumo alimentar e das condições climáticas, fatores essenciais para a garantia da produtividade e o bem-estar animal. Além disso, softwares de gestão desempenham um papel fundamental ao integrar e processar grandes volumes de dados, permitindo uma tomada de decisão mais eficiente e aumentando a competitividade do setor. 

À medida que a complexidade e a quantidade de dados gerados aumentam, torna-se essencial adotar novas abordagens para sua interpretação. Atualmente, muitas ferramentas de monitoramento ainda analisam os rebanhos de forma coletiva, baseando-se em médias populacionais e respondendo a problemas apenas após sua manifestação evidente.  

Esse modelo de monitoramento pode mascarar variações individuais importantes, dificultando a identificação precoce de alterações no comportamento ou na saúde dos animais. Como consequência, essas alterações podem passar despercebidas até atingirem um estágio mais avançado, comprometendo o bem-estar e a produtividade do rebanho. 

Nesse cenário, a Inteligência Artificial (IA) desempenha um papel crucial ao processar grandes volumes de dados, identificar padrões e antecipar tendências, tornando a tomada de decisão mais precisa e eficiente.  

A Aprendizagem de Máquina (Machine Learning – ML), um dos principais ramos da IA, permite que computadores analisem dados sem a necessidade de programação explícita para cada tarefa. Por meio de algoritmos, modelos preditivos são capazes de associar padrões a diferentes resultados, possibilitando previsões e diagnósticos automatizados. 

Entre as diversas abordagens do ML, destaca-se a visão computacional, que oferece uma forma objetiva, não invasiva e contínua de monitoramento ao analisar imagens e vídeos.  

Na suinocultura, essa abordagem pode ser usada para: 

• Identificar alterações comportamentais 
• Detectar sinais precoces de doenças e  
• Avaliar o bem-estar dos animais.  

Além disso, avanços recentes na análise de sons emitidos pelos suínos têm possibilitado a detecção de padrões vocais associados a estresse, dor ou desconforto.  

A combinação dessas técnicas amplia as possibilidades de monitoramento automatizado, promovendo uma produção mais eficiente, sustentável e focada no bem-estar animal. 

Sistemas especialistas, desenvolvidos para substituir tarefas humanas, vêm sendo estudados há décadas. O termo IA e algumas pesquisas na área surgiram logo após a Segunda Guerra Mundial. Já em 1990, estudos para a estimativa de peso de suínos a partir de imagens digitais demonstravam acurácia de 5%.  

No entanto, foi apenas com o avanço dos computadores modernos que a IA encontrou os recursos necessários para seu desenvolvimento.  

Hoje, modelos computacionais para predição de peso de suínos por meio de imagens alcançam R² de 0,99, o que indica que aproximadamente 99% da variação nos dados reais pode ser explicada pelo modelo preditivo.  

Na suinocultura, ferramentas de IA têm se mostrado promissoras para o monitoramento do bem-estar e a detecção precoce de doenças. Tecnologias de ML auxiliam na: 

• Identificação de lesões de pele e doenças dermatológicas 
• Analisam vocalizações e imagens para detectar padrões de estresse ou agressividade 
• Expressões faciais também são estudadas como alternativa não invasiva para identificar dor ou estresse. 

 Além disso, o uso de câmeras permite observar comportamentos e identificar anomalias, otimizando o manejo e contribuindo para a saúde e o bem-estar animal. Esses avanços reforçam o papel da IA na melhoria de práticas relacionadas à nutrição, reprodução e manejo dos animais. 

A F&S tem desenvolvido ferramentas de suporte à decisão para suinocultores, utilizando sensores não invasivos e inteligência artificial para interpretação de dados. A empresa está focada no desenvolvimento de algoritmos inovadores para a predição de: 

• Estresse térmico 
• Comportamento e  
• Peso corporal de suínos.  

Trazendo assim, soluções avançadas ao monitoramento automatizado na suinocultura. Sobretudo, a F&S tem buscado ativamente transferir essas tecnologias para o meio comercial, com o objetivo de tornar essas ferramentas acessíveis e escaláveis para os produtores. Com isso, visa aprimorar a gestão da produção suína, permitindo uma implementação prática e eficiente das soluções, que são adaptáveis às realidades do mercado e às necessidades dos sistemas produtivos.  

Essa transição para o ambiente comercial é essencial para viabilizar a adoção em larga escala e, assim, otimizar os resultados da suinocultura por meio de tecnologias de ponta. 

Para a predição de estresse térmico, a F&S está desenvolvendo um algoritmo que utiliza imagens térmicas para identificar se os animais estão sob estresse térmico. Essa abordagem se destaca pelo uso de imagens térmicas, que capturam parâmetros fisiológicos individuais, permitindo uma avaliação mais precisa e personalizada do bem-estar dos suínos.  

Outro projeto em desenvolvimento é voltado para a detecção automática de comportamentos de suínos em baias coletivas. O algoritmo foi treinado para classificar comportamentos como andar, dormir, comer e beber, com base em imagens coloridas.  Essa tecnologia viabiliza o monitoramento detalhado da atividade dos animais, auxiliando na melhoria do manejo e da saúde dos lotes. 

 A F&S está trabalhando em um modelo para a predição do peso corporal de suínos a partir de imagens de profundidade (3D). A solução oferece uma forma não invasiva de acompanhar o crescimento dos animais, otimizando práticas de nutrição e comercialização. 

Essas tecnologias representam um avanço significativo em relação aos sistemas tradicionais, que avaliam apenas grandes lotes. Diferentemente das abordagens convencionais, baseadas majoritariamente em parâmetros produtivos e ambientais, essas soluções incorporam também indicadores fisiológicos individuais, como a temperatura corporal obtida por meio de imagens térmicas. Essa abordagem possibilita uma avaliação mais precisa do bem-estar animal e do impacto de fatores ambientais em cada indivíduo. 

A análise de dados por IA proporciona uma visão mais detalhada do comportamento e das condições dos animais, permitindo ajustes mais precisos na gestão do rebanho.  

Todos esses projetos geram relatórios automatizados do lote monitorado, fornecendo informações valiosas para o gerenciamento de recursos, otimização da nutrição e detecção precoce de doenças.  

Há também um grande potencial para a aplicação dessas ferramentas em tempo real. Os próximos passos do desenvolvimento incluem o aprimoramento da acurácia dos modelos já desenvolvidos e a integração com sensores e técnicas avançadas que possibilitem a identificação individual dos suínos. 

 A idealização de um sistema de monitoramento baseado em inteligência artificial exige a integração de diversos dispositivos e uma infraestrutura robusta. Sensores devem ser instalados nos sistemas de produção para coletar dados em tempo real, tanto dos animais quanto do ambiente. A infraestrutura necessária pode ser local ou baseada na nuvem, com desafios como escalabilidade, fornecimento estável de energia e conectividade.  

Para garantir a eficácia do sistema, é essencial assegurar a segurança e a privacidade dos dados, além de sua compatibilidade com sistemas de gestão existentes. A infraestrutura precisa processar grandes volumes de dados em tempo real, exigindo alta capacidade computacional e soluções de backup. 

Além dos desafios de infraestrutura, a adoção dessas tecnologias nos sistemas produtivos enfrenta dificuldades de validação, como a queda de precisão em sistemas comerciais. Isso ocorre devido à dificuldade de obter grandes volumes de dados rotulados e representativos, essenciais para treinar modelos que sejam generalizáveis para diferentes ambientes.  

A coleta de dados abrangentes é frequentemente inviável, resultando em modelos baseados em amostras limitadas, que nem sempre refletem a complexidade dos sistemas produtivos.  

Outro ponto crítico é o custo de armazenamento e processamento de grandes volumes de dados, que exige investimentos em servidores robustos e sistemas de conectividade eficientes. A propriedade e o compartilhamento desses dados requerem regulamentação específica, envolvendo produtores, empresas e pesquisadores para estabelecer diretrizes claras. 

A superação desses desafios dependerá de uma colaboração estreita entre indústria, academia e setor produtivo, visando o desenvolvimento de soluções práticas, escaláveis e alinhadas às necessidades dos sistemas de produção. Para isso, a aceitação do público e a capacitação de profissionais serão determinantes, pois sem um entendimento adequado e uma adoção consciente dessas tecnologias, sua implementação pode ser prejudicada.  

Também é fundamental demonstrar o retorno econômico das tecnologias, destacando a redução de custos, o aumento da eficiência produtiva e a melhoria do bem-estar dos animais, para que os produtores percebam vantagens concretas na adoção da inteligência artificial. 

O avanço contínuo da inteligência artificial na suinocultura exigirá melhorias técnicas e uma evolução nos modelos de negócio que integrem essas tecnologias de forma sustentável. O futuro das ferramentas baseadas em IA está ligado à criação de modelos mais eficazes, ágeis e adaptáveis, capazes de lidar com as variações dinâmicas dos sistemas de produção.  

A personalização de soluções e a integração de dados diversos serão fundamentais para garantir a flexibilidade necessária. Assim, a IA se consolidará como uma ferramenta essencial, não apenas para o manejo inteligente dos rebanhos, mas também para a transformação da suinocultura em um setor mais eficiente, sustentável e alinhado com as exigências do futuro.