Inteligência artificial enxerga o lucro dos animais dentro do confinamento

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Ultrassom, avaliação visual, precificação diferenciada, acabamento e rendimento. Diversas são as técnicas utilizadas para avaliação de composição química da carcaça, visando inferir sobre qualidade de carne e lucratividade na operação produtiva. No entanto, os métodos citados se encaixam no período final da produção, próximo ou durante o abate. Enquanto o animal está confinado, porém, as características a serem avaliadas neste momento posterior, estão sendo ainda desenvolvidas, durante o período chamado de evolução da condição corporal. Hoje o confinamento tem duas informações dos animais, na entrada e na saída do confinamento, sendo a avaliação individual e a condição corporal durante a operação, uma caixa preta.

 Ao longo do desenvolvimento animal na terminação, o conceito de deposição de gordura está relacionado a deposição desta em tecidos internos, musculares, intermusculares e sob a pele, também chamado de subcutâneo¹. A deposição de gordura, como ferramenta para inferir sobre qualidade de carne e lucratividade da operação produtiva, pode ser avaliada no animal vivo, por ultrassonografia ou mensuração do Escore de Condição Corporal (ECC), ou no animal abatido, a partir da avaliação do acabamento de carcaça.

A avaliação, que dependia do olho do pecuarista e que acontecia apenas próximo ao fim do confinamento, não é mais uma realidade. A evolução tecnológica, principalmente, o avanço da inteligência artificial (IA), permite o armazenamento de informações, a personalização dos dados e a indicação de melhores respostas, por isso, utilizá-la para acompanhar a evolução do desenvolvimento animal é essencial. A partir de um sistema de câmeras e sensores inteligentes, no qual o crescimento, a engorda e a avaliação do escore são acompanhados diariamente, informações relevantes para a tomada de decisão são apresentadas.

Referências:

DI MARCO, O. N.; BARCELOS, J. O. J.; COSTA. E. C. Crescimento de bovinos de corte. Porto Alegre: Universidade Federal do Rio Grande do Sul, 2007.

Autores: Gabriela Estevam| Colaboração: Tiago Z. Albertini, Murilo G. Santos e Marcelo Coutinho | Revisão: Juliana Chini

Leia o artigo completo e entenda como a inteligência artificial torna o confinamento mais inteligente.

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