O uso de Inteligência Artificial (IA) está se tornando cada vez mais presente no dia a dia da agropecuária. Muitas pesquisas recentes publicadas giram em torno da temática sobre agricultura e pecuária de precisão, demonstrando como a IA consegue promover alternativas e soluções para problemáticas que pautam práticas de sustentabilidade, controle de doenças, produtividade, bem-estar animal e ineficiência da cadeia de suprimentos. Esses avanços nos incentivam a explorar como a tecnologia de ponta pode contribuir para todas as etapas da produção. Neste artigo, daremos ênfase à avicultura de corte e aos avanços da inteligência artificial no setor.
A inteligência artificial na avicultura tem proporcionado informações valiosas aos avicultores e demais profissionais do setor. Isso abrange desde tecnologias já consolidadas no dia a dia das granjas, como sensores de temperatura, umidade e qualidade do ar, até inovações que possibilitam a automação de tarefas rotineiras por meio do aprendizado de máquina (machine learning). Quando devidamente estruturado, esse recurso permite a coleta de dados por meio de imagens ou sensores que monitoram o posicionamento em tempo real. Essas informações são enviadas a uma central, onde são processadas e disponibilizadas em relatórios acessíveis via aplicativos, de qualquer lugar do mundo com conexão à internet. Dessa forma, torna-se viável obter informações filtradas e específicas em tempo real, diretamente na palma da mão.
Antes de adentrarmos aos exemplos das novas tecnologias, precisamos entender o que é o machine learning. O Machine Learning (ou aprendizado de máquina) é um ramo da inteligência artificial que permite que sistemas computacionais aprendam e tomem decisões sem a necessidade de programação explícita. Mas isso só é possível por meio da análise de grandes volumes de dados, onde ocorre a identificação de padrões que permitem previsões com base nessas informações, através de modelos matemáticos e algoritmos que se ajustam automaticamente à medida que recebem novos dados.
Portanto, a Inteligência Artificial na avicultura busca criar sistemas capazes de realizar tarefas comumente atribuídas à inteligência humana, como raciocínio, resolução de problemas, compreensão da linguagem natural, reconhecimento de padrões e tomada de decisões. O machine learning, por sua vez, permite que os computadores aprendam e executem tarefas sem instruções explícitas sobre como fazê-lo. Essas tarefas podem incluir classificação, previsão e segmentação de dados desconhecidos. No contexto da avicultura, o machine learning pode ser aplicado para prever surtos de doenças, otimizar a alimentação das aves com base no crescimento esperado e automatizar tarefas de monitoramento por meio de câmeras e sensores inteligentes.
Entre os exemplos práticos, destacam-se os sensores de silo, que permitem o controle preciso do estoque de ração, facilitando o planejamento da produção, a logística e o recebimento dos insumos. Outra inovação relevante é a substituição da pesagem manual dos frangos de corte pela pesagem virtual. Nesse método, os animais são filmados, e as imagens capturadas são processadas para estimar seu peso de forma automática e precisa.
A pesagem, um parâmetro crucial de saúde, desempenho e padronização do lote, é uma etapa fundamental para o controle do lote e deve ser realizada em diferentes fases da produção. No entanto, o método tradicional exige a mobilização de funcionários treinados, que precisam capturar e realocar os animais para a pesagem, o que pode gerar estresse e lesões nas aves, além de aumentar o risco de imprecisões nos dados coletados, especialmente se a amostragem não for conduzida corretamente. Dessa forma, a pesagem virtual surge como uma alternativa inovadora e eficiente, reduzindo o impacto sobre os animais e garantindo maior precisão no monitoramento do desempenho produtivo. Além disso, a projeção de peso e uniformidade do lote são informações essenciais para os abatedouros, pois facilitam o planejamento da agenda de abates.
Além de medidas de uniformidade do lote em tempo real, os sensores por imagem podem realizar a identificação de comportamentos reprodutivos e monitorar o bem-estar animal, pois configura-se um importante fator para a produtividade. Por exemplo, outra prática essencial nos aviários é a análise do padrão de alimentação dos frangos, incluindo a distribuição do acesso à ração e à água, bem como a distribuição do aquecimento nas fases iniciais dos pintinhos. Com o auxílio do monitoramento por imagens, esses dados podem ser acompanhados de forma remota, eliminando a necessidade de entrada frequente no aviário. Isso não apenas minimiza a interferência no ambiente das aves, reduzindo o estresse, mas também permite um controle mais preciso e contínuo das condições de criação.
No entanto, o uso da inteligência artificial na avicultura pode gerar questionamentos sobre a precisão dos resultados obtidos a partir dos dados coletados pelos sensores. Nesse contexto, as pesquisas em andamento, aliadas ao contínuo aprimoramento do machine learning, desempenham um papel fundamental para tornar essa tecnologia uma solução viável e acessível, que auxiliem os produtores e técnicos a identificarem precocemente anomalias e tomar decisões assertivas. Todavia, a implementação plena dessas tecnologias pode enfrentar desafios com conectividade no campo devido a infraestrutura digital em algumas regiões, sendo necessário investimentos contínuos para tornar o uso das IAs cada vez mais acessível, ampliando seus benefícios para toda a cadeia produtiva.
A OPTA também se destaca pelo uso de tecnologia de ponta, baseada em soluções inovadoras, para impulsionar o avanço da avicultura de corte. Um exemplo disso é a modelagem matemática do crescimento de frangos de corte, denominada BroilerOPT™.
O funcionamento do BroilerOPT™ ocorre por meio da alimentação do software com dados coletados na granja ou em experimentos de campo, permitindo simulações e análises precisas. Essa ferramenta desempenha um papel fundamental na sustentabilidade do setor, especialmente em cenários de incertezas e oscilações nos preços agrícolas.
Ao utilizar valores nutricionais, custos dos ingredientes e desempenho zootécnico, o software transforma os dados em informações estratégicas para otimizar a produção. Além disso, ele fornece estimativas de desempenho e rendimento de carcaça, possibilitando a avaliação de diferentes formulações de dietas para maximizar a margem de contribuição e aprimorar a eficiência produtiva.
Saiba mais sobre o BroilerOPT™! Acesse o artigo “Custo alimentar de frangos de corte e curva de crescimento, otimizados com o software BroilerOPT™” para obter mais informações dos estudos conduzidos com o software e entre em contato com nossos consultores para mais informações.
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