Aurora Coop e Iowa State University levam ciência de dados à suinocultura brasileira

professor da Iowa State University e coordenador do projeto, Edison Magalhães e o gerente corporativo de suinocultura da Aurora Coop, Luiz Carlos Giongo.

O professor da Iowa State University e coordenador do projeto, Edison Magalhães, explica que a proposta é aproximar a pesquisa acadêmica dos desafios concretos da produção. Os dados disponibilizados pela Aurora Coop, protegidos por termos de confidencialidade, são analisados por uma equipe multidisciplinar que reúne especialistas em medicina veterinária, estatística, engenharia da computação e visão computacional.

O grupo desenvolve modelos estatísticos, algoritmos, inteligência artificial e machine learning para responder a questões que interferem diretamente nos resultados da atividade. As análises podem avaliar sanidade, vacinação, medicamentos, nutrição, genética, mortalidade e organização dos fluxos produtivos.

“A cadeia é tecnificada, evoluída e coleta informações boas, mas a análise de dados ainda é falha, não apenas no Brasil, mas no mundo inteiro”, observa Magalhães.

Segundo ele, o diferencial está em superar análises baseadas apenas em médias e planilhas e aplicar modelos estatísticos capazes de identificar relações que dificilmente seriam percebidas pelos métodos convencionais.

Um dos aspectos mais relevantes é a integração das informações de matrizes, creches, terminação e frigoríficos. Algoritmos específicos desenvolvidos para a Aurora Coop conectam os registros das diferentes etapas e permitem acompanhar o desempenho dos animais ao longo da cadeia.

Entre os primeiros trabalhos está a chamada piramidização de fluxos. O modelo analisa as origens dos leitões destinados às creches e identifica combinações que apresentam melhores resultados produtivos e sanitários. A partir desse conhecimento, a cooperativa pode organizar fluxos mais estáveis entre granjas, reduzir misturas de origens e melhorar o controle sanitário.

A rastreabilidade amplia ainda a capacidade de relacionar ocorrências identificadas no frigorífico às etapas anteriores da produção. Para Magalhães, a estrutura da Aurora Coop oferece uma condição diferenciada para esse avanço.

“A Aurora Coop foi escolhida justamente por esse perfil inovador. É uma referência em produtividade e tomou a decisão de buscar esse trabalho quando a área ainda estava começando.”

O salto mais ambicioso do projeto é avançar da análise do que já aconteceu para a predição do que poderá acontecer. O gerente corporativo de suinocultura da Aurora Coop, Luiz Carlos Giongo, destaca que a aplicação de inteligência artificial deverá permitir decisões preventivas, com potencial para reduzir impactos produtivos e econômicos.

“O grande trunfo que queremos alcançar é predizer os problemas, agir antes e evitar o prejuízo. Evitar as crises”, resume.

Os primeiros modelos já demonstram essa possibilidade. Em determinados casos, as análises conseguem projetar, no momento do desmame, indicadores de mortalidade que poderão ocorrer 40 ou 50 dias depois.

Outra característica é que o avanço não depende, necessariamente, da instalação de câmeras, sensores ou equipamentos de alto custo nas propriedades. A estratégia utiliza prioritariamente informações que os produtores e a empresa já coletam, como registros das granjas, diagnósticos, formulações de rações e resultados produtivos.

A parceria abre espaço para um perfil profissional ainda raro na produção animal: especialistas que combinem conhecimento em suinocultura, estatística, programação e ciência de dados. Na Iowa State University, o trabalho mobiliza um time de seis estudantes e conta com a participação de 14 professores de diferentes áreas.

Um dos primeiros resultados dessa aproximação já está dentro da própria Aurora Coop. Após permanecer um ano nos Estados Unidos e atuar no projeto, um médico-veterinário foi contratado pela cooperativa e passou a conduzir parte do trabalho no Brasil. Para Magalhães, esse profissional representa a primeira geração de especialistas capazes de conectar conhecimento veterinário e análise avançada de dados.

A cooperação também nasceu em condições diferenciadas. Enquanto novas empresas interessadas no programa têm investimento estimado em cerca de US$ 50 mil por ano, relacionado principalmente à formação dos pesquisadores, a parceria com a Aurora Coop não prevê esse desembolso nos mesmos moldes, em razão da participação da cooperativa desde a fase inicial do projeto.

Os primeiros protótipos já avançam para a aplicação prática. Os trabalhos começaram no Rio Grande do Sul e chegam também a Santa Catarina. A expectativa é que, em aproximadamente dois anos, as ferramentas estejam incorporadas a todo o sistema produtivo da cooperativa.

O vice-presidente de agronegócios da Aurora Coop, Marcos Antonio Zordan, destaca que a parceria aproxima a produção brasileira das ferramentas mais avançadas desenvolvidas internacionalmente para diagnóstico, identificação e previsão de problemas sanitários.

“Vamos conseguir ter o que existe de mais inovador na suinocultura mundial dentro da Aurora Coop e puxar essa evolução para o Brasil”, afirma.

A perspectiva está alinhada às diretrizes de longo prazo da cooperativa, com metas voltadas à redução de perdas, mortalidade, condenações, lesões e doenças e à evolução do padrão sanitário do rebanho.

Ao unir a escala produtiva e a capacidade de rastreamento da Aurora Coop ao conhecimento científico da Iowa State University, o projeto transforma um ativo já existente — os dados — em uma ferramenta para antecipar decisões. O objetivo final é fazer com que a informação deixe de apenas explicar o passado da produção e passe a ajudar a prever seu futuro.

            As 8 plantas industriais de suínos da Aurora Coop abateram 8,2 milhões de cabeças em 2025, registrando crescimento de 2,6% em relação ao ano anterior. Esse volume correspondeu a 17,05% do abate nacional. Em 2026 deve evoluir para 8,6 milhões de cabeças. A base produtiva no campo é formada por 3.453 produtores integrados.