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Drones com IA antecipam abate de bois

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Um sistema que combina drones e inteligência artificial identificou o momento mais vantajoso para retirar bovinos do confinamento e apontou uma economia de R$ 15 mil em um lote de 110 animais. A tecnologia, desenvolvida por pesquisadores apoiados pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), indicou que os bois poderiam seguir para o abate uma semana antes da data prevista pelo manejo convencional.

O experimento ocorreu na Fazenda Campanário, em Laguna Carapã (MS), e acompanhou bovinos Nelore durante 112 dias. A proposta é ajudar o pecuarista a identificar quando a redução no ritmo de ganho de peso deixa de justificar os gastos adicionais com alimentação.

Os resultados integram um estudo publicado na revista científica Computers and Electronics in Agriculture. O pesquisador Jayme Garcia Arnal Barbedo, da Embrapa Agricultura Digital, apresentou a tecnologia em 28 de outubro, durante a FAPESP Week Países Baixos.

Economia pode chegar a R$ 2 milhões em grande confinamento

O experimento acompanhou 110 bovinos Nelore, com idade média inicial de 18 meses, durante um ciclo de engorda de 112 dias. Os pesquisadores realizaram 12 missões aéreas para registrar a evolução corporal dos animais.

A análise das imagens mostrou que o lote havia entrado na fase de desaceleração do ganho de peso uma semana antes do previsto pelo manejo convencional. Segundo os pesquisadores, a identificação antecipada dessa mudança representou uma economia de R$ 15 mil com alimentação.

O valor equivale a aproximadamente R$ 136 por animal no lote estudado.

A Fazenda Campanário possui capacidade para cerca de 14,6 mil bovinos confinados. Se o resultado econômico observado no experimento fosse reproduzido em toda essa capacidade, a economia poderia se aproximar de R$ 2 milhões.

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Essa projeção, porém, não representa uma economia efetivamente registrada em toda a propriedade. O resultado depende de fatores como desempenho dos animais, custo da dieta, duração do confinamento e condições de comercialização.

Como os drones acompanham a engorda dos bois

O sistema utiliza imagens captadas por drones que sobrevoam os animais a aproximadamente 15 metros de altura.

Dois modelos de inteligência artificial processam os registros. O primeiro identifica individualmente os bovinos, com precisão de 95,56% na tarefa de detecção. O segundo delimita o contorno corporal de cada animal.

A partir dessas informações, o programa compara a largura e o comprimento dos bois. Essa proporção permite acompanhar alterações na conformação corporal ao longo do confinamento.

Conforme o animal desenvolve musculatura e acumula gordura, sua largura tende a aumentar em relação ao comprimento. Ao analisar essa evolução durante várias semanas, os pesquisadores conseguem estimar mudanças no ritmo de crescimento do lote.

O método também reduz a influência de pequenas variações na altitude do drone, já que utiliza uma proporção corporal em vez de depender exclusivamente das dimensões absolutas da imagem.

Para evitar distorções, a inteligência artificial descarta registros de animais deitados, curvados ou posicionados em ângulos inadequados. O cálculo considera os bovinos que aparecem em pé e com postura favorável à análise.

Tecnologia pode reduzir pesagens e estresse animal

No manejo convencional, acompanhar o peso dos bovinos exige conduzir os animais até instalações de pesagem e contenção.

Dependendo da estrutura e da frequência das operações, esse procedimento demanda mão de obra, movimentação do rebanho e pode provocar estresse ou aumentar o risco de contusões.

O monitoramento por drones oferece uma alternativa para acompanhar a evolução corporal sem reunir os animais repetidamente no curral.

Durante os testes, os pesquisadores avaliaram voos a 5, 10 e 15 metros de altura. Segundo a equipe, os animais não apresentaram alterações perceptíveis de comportamento durante as operações realizadas a 15 metros.

A tecnologia ainda não elimina a necessidade de pesagens convencionais. O sistema está em desenvolvimento e utiliza medidas corporais para acompanhar a evolução do lote, não uma aferição direta do peso individual.

Por que uma semana pode fazer diferença no confinamento

O ganho de peso dos bovinos não ocorre no mesmo ritmo durante todo o confinamento.

Na fase inicial, os animais passam por um período de adaptação. Depois, apresentam crescimento mais acelerado. Na etapa final, o ganho tende a desacelerar, enquanto os custos de alimentação continuam.

Isso significa que manter o animal por mais tempo no confinamento nem sempre produz retorno econômico proporcional ao investimento adicional.

A ferramenta desenvolvida pelos pesquisadores busca identificar essa desaceleração com antecedência, permitindo ao pecuarista avaliar o momento de comercialização.

A decisão também depende do preço da arroba, do custo da dieta e das condições de negociação com o frigorífico. Portanto, o ponto de desaceleração do crescimento não determina, isoladamente, a melhor data de abate.

Quando a tecnologia chegará às fazendas?

Apesar dos resultados obtidos em condições reais de produção, o sistema ainda não está disponível comercialmente.

Segundo Jayme Garcia Arnal Barbedo, a equipe trabalha para concluir um protótipo funcional e busca parceiros capazes de transformar a pesquisa em uma solução comercial.

O estudo faz parte das atividades do Centro de Ciência para o Desenvolvimento em Agricultura Digital (Semear Digital), apoiado pela FAPESP.

Os pesquisadores também investigam outras aplicações para o monitoramento aéreo dos rebanhos. Uma delas envolve a identificação de comportamentos associados ao estresse, como disputas por alimento e dificuldades de acesso ao cocho.

Na pecuária leiteira, a equipe estuda possíveis aplicações para acompanhar padrões de alimentação e contribuir para a identificação precoce de problemas sanitários, incluindo a mastite.

Essas funcionalidades permanecem em fase de pesquisa e desenvolvimento.

 

Jayme Barbedo em palestra ministrada na última quarta-feira (28/10) durante a FAPESP Week Países Baixos. Foto: Laura Redondo/Agência FAPESP

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