O uso de Intelig\u00eancia Artificial (IA) est\u00e1 se tornando cada vez mais presente no dia a dia da agropecu\u00e1ria. Muitas pesquisas recentes publicadas giram em torno da tem\u00e1tica sobre agricultura e pecu\u00e1ria de precis\u00e3o, demonstrando como a IA consegue promover alternativas e solu\u00e7\u00f5es para problem\u00e1ticas que pautam pr\u00e1ticas de sustentabilidade, controle de doen\u00e7as, produtividade, bem-estar animal e inefici\u00eancia da cadeia de suprimentos. Esses avan\u00e7os nos incentivam a explorar como a tecnologia de ponta pode contribuir para todas as etapas da produ\u00e7\u00e3o. Neste artigo, daremos \u00eanfase \u00e0 avicultura de corte e aos avan\u00e7os da intelig\u00eancia artificial no setor.<\/p>\n
A intelig\u00eancia artificial na avicultura tem proporcionado informa\u00e7\u00f5es valiosas aos avicultores e demais profissionais do setor. Isso abrange desde tecnologias j\u00e1 consolidadas no dia a dia das granjas, como sensores de temperatura, umidade e qualidade do ar, at\u00e9 inova\u00e7\u00f5es que possibilitam a automa\u00e7\u00e3o de tarefas rotineiras por meio do aprendizado de m\u00e1quina (machine learning<\/em>). Quando devidamente estruturado, esse recurso permite a coleta de dados por meio de imagens ou sensores que monitoram o posicionamento em tempo real. Essas informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o enviadas a uma central, onde s\u00e3o processadas e disponibilizadas em relat\u00f3rios acess\u00edveis via aplicativos, de qualquer lugar do mundo com conex\u00e3o \u00e0 internet. Dessa forma, torna-se vi\u00e1vel obter informa\u00e7\u00f5es filtradas e espec\u00edficas em tempo real, diretamente na palma da m\u00e3o.<\/p>\n Antes de adentrarmos aos exemplos das novas tecnologias, precisamos entender o que \u00e9 o machine learning. <\/em>O Machine Learning<\/strong> <\/em>(ou aprendizado de m\u00e1quina) \u00e9 um ramo da intelig\u00eancia artificial que permite que sistemas computacionais aprendam e tomem decis\u00f5es sem a necessidade de programa\u00e7\u00e3o expl\u00edcita. Mas isso s\u00f3 \u00e9 poss\u00edvel por meio da an\u00e1lise de grandes volumes de dados, onde ocorre a identifica\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es que permitem previs\u00f5es com base nessas informa\u00e7\u00f5es, atrav\u00e9s de modelos matem\u00e1ticos e algoritmos que se ajustam automaticamente \u00e0 medida que recebem novos dados.<\/p>\n Portanto, a Intelig\u00eancia Artificial na avicultura busca criar sistemas capazes de realizar tarefas comumente atribu\u00eddas \u00e0 intelig\u00eancia humana, como racioc\u00ednio, resolu\u00e7\u00e3o de problemas, compreens\u00e3o da linguagem natural, reconhecimento de padr\u00f5es e tomada de decis\u00f5es. O machine learning<\/strong><\/em>, por sua vez, permite que os computadores aprendam e executem tarefas sem instru\u00e7\u00f5es expl\u00edcitas sobre como faz\u00ea-lo. Essas tarefas podem incluir classifica\u00e7\u00e3o, previs\u00e3o e segmenta\u00e7\u00e3o de dados desconhecidos. No contexto da avicultura, o machine learning<\/strong><\/em> pode ser aplicado para prever surtos de doen\u00e7as, otimizar a alimenta\u00e7\u00e3o das aves com base no crescimento esperado e automatizar tarefas de monitoramento por meio de c\u00e2meras e sensores inteligentes.\u00a0<\/p>\n Entre os exemplos pr\u00e1ticos, destacam-se os sensores de silo, que permitem o controle preciso do estoque de ra\u00e7\u00e3o, facilitando o planejamento da produ\u00e7\u00e3o, a log\u00edstica e o recebimento dos insumos. Outra inova\u00e7\u00e3o relevante \u00e9 a substitui\u00e7\u00e3o da pesagem manual dos frangos de corte pela pesagem virtual. Nesse m\u00e9todo, os animais s\u00e3o filmados, e as imagens capturadas s\u00e3o processadas para estimar seu peso de forma autom\u00e1tica e precisa. <\/p>\n A pesagem, um par\u00e2metro crucial de sa\u00fade, desempenho e padroniza\u00e7\u00e3o do lote, \u00e9 uma etapa fundamental para o controle do lote e deve ser realizada em diferentes fases da produ\u00e7\u00e3o. No entanto, o m\u00e9todo tradicional exige a mobiliza\u00e7\u00e3o de funcion\u00e1rios treinados, que precisam capturar e realocar os animais para a pesagem, o que pode gerar estresse e les\u00f5es nas aves, al\u00e9m de aumentar o risco de imprecis\u00f5es nos dados coletados, especialmente se a amostragem n\u00e3o for conduzida corretamente. Dessa forma, a pesagem virtual surge como uma alternativa inovadora e eficiente, reduzindo o impacto sobre os animais e garantindo maior precis\u00e3o no monitoramento do desempenho produtivo. Al\u00e9m disso, a proje\u00e7\u00e3o de peso e uniformidade do lote s\u00e3o informa\u00e7\u00f5es essenciais para os abatedouros, pois facilitam o planejamento da agenda de abates.<\/p>\n Al\u00e9m de medidas de uniformidade do lote em tempo real, os sensores por imagem podem realizar a identifica\u00e7\u00e3o de comportamentos reprodutivos e monitorar o bem-estar animal, pois configura-se um importante fator para a produtividade. Por exemplo, outra pr\u00e1tica essencial nos avi\u00e1rios \u00e9 a an\u00e1lise do padr\u00e3o de alimenta\u00e7\u00e3o dos frangos, incluindo a distribui\u00e7\u00e3o do acesso \u00e0 ra\u00e7\u00e3o e \u00e0 \u00e1gua, bem como a distribui\u00e7\u00e3o do aquecimento nas fases iniciais dos pintinhos. Com o aux\u00edlio do monitoramento por imagens, esses dados podem ser acompanhados de forma remota, eliminando a necessidade de entrada frequente no avi\u00e1rio. Isso n\u00e3o apenas minimiza a interfer\u00eancia no ambiente das aves, reduzindo o estresse, mas tamb\u00e9m permite um controle mais preciso e cont\u00ednuo das condi\u00e7\u00f5es de cria\u00e7\u00e3o.<\/p>\n No entanto, o uso da intelig\u00eancia artificial na avicultura<\/strong> pode gerar questionamentos sobre a precis\u00e3o dos resultados obtidos a partir dos dados coletados pelos sensores. Nesse contexto, as pesquisas em andamento, aliadas ao cont\u00ednuo aprimoramento do machine learning<\/strong><\/em>, desempenham um papel fundamental para tornar essa tecnologia uma solu\u00e7\u00e3o vi\u00e1vel e acess\u00edvel, que auxiliem os produtores e t\u00e9cnicos a identificarem precocemente anomalias e tomar decis\u00f5es assertivas. Todavia, a implementa\u00e7\u00e3o plena dessas tecnologias pode enfrentar desafios com conectividade no campo devido a infraestrutura digital em algumas regi\u00f5es, sendo necess\u00e1rio investimentos cont\u00ednuos para tornar o uso das IAs cada vez mais acess\u00edvel, ampliando seus benef\u00edcios para toda a cadeia produtiva.<\/p>\n A OPTA<\/strong> tamb\u00e9m se destaca pelo uso de tecnologia de ponta, baseada em solu\u00e7\u00f5es inovadoras, para impulsionar o avan\u00e7o da avicultura de corte. Um exemplo disso \u00e9 a modelagem matem\u00e1tica do crescimento de frangos de corte, denominada BroilerOPT\u2122<\/strong>.<\/p>\n O funcionamento do BroilerOPT\u2122<\/strong> ocorre por meio da alimenta\u00e7\u00e3o do software com dados coletados na granja ou em experimentos de campo, permitindo simula\u00e7\u00f5es e an\u00e1lises precisas. Essa ferramenta desempenha um papel fundamental na sustentabilidade do setor, especialmente em cen\u00e1rios de incertezas e oscila\u00e7\u00f5es nos pre\u00e7os agr\u00edcolas.<\/p>\n Ao utilizar valores nutricionais, custos dos ingredientes e desempenho zoot\u00e9cnico, o software transforma os dados em informa\u00e7\u00f5es estrat\u00e9gicas para otimizar a produ\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m disso, ele fornece estimativas de desempenho e rendimento de carca\u00e7a, possibilitando a avalia\u00e7\u00e3o de diferentes formula\u00e7\u00f5es de dietas para maximizar a margem de contribui\u00e7\u00e3o e aprimorar a efici\u00eancia produtiva.<\/p>\n Saiba mais sobre o BroilerOPT\u2122<\/strong>! Acesse o artigo\u00a0\u201cCusto alimentar de frangos de corte e curva de crescimento, otimizados com o software BroilerOPT\u2122\u201d<\/a>\u00a0para obter mais informa\u00e7\u00f5es dos estudos conduzidos com o software e entre em contato com nossos consultores para mais informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n