A inteligência artificial tem contribuído para o aumento da produtividade de soja e milho, além de beneficiar a pecuária por meio de um projeto desenvolvido em Rio Verde, no sudoeste goiano.
Um exemplo é o monitoritamento do bem-estar do gado. Com os dados fornecidos pelo programa no computador, é possível identificar quais animais precisam de mais atenção, por exemplo.
Com esses dados, a gente tem o índice de bem-estar animal (IBC), que vai de zero a dez. Quanto mais próximo de dez, melhor o desempenho do animal, que esta performando conforme o esperado no confinamento. No momento em que o sistema capta uma imagem e identifica algo errado no curral, a informação é imediatamente repassada via rádio para a equipe de manejo. Caso haja um animal fora do padrão, ele é rapidamente retirado”, informou o zootecnista Paulo Borba.
O zootecnista ainda explica que consegue usar a tecnologia de lA para contar quantos animais estão no bebedor e acompanhar o bem-estar, medindo se teve alguma ocorrência por meio das cores mapeadas no programa (confira imagem abaixo).
Os que estão em vermelho são animais em pé que não estão em conforto e os que estão em verde são animais deitados, estão ruminantes, é o que a gente precisa. Tem a foto do cocho e do bebedouro. Ela LIAl consegue contar quantos animais tem no bebedouro.
O medidor do bem-estar significa que às vezes faltou comida, houve chuva, teve alguma ocorrência. Consigo pegar todas as fotos que foram feitas nesse período, do antes, do que eu preciso e da previsão depois, então eu tenho [fotos e relatório] do dia anterior, do hoje e do amanha”, explicou Paulo.
O resultado desse processo tem sido muito positivo para Alexandre Pasquali Parise, proprietário do confinamento onde o projeto está sendo desenvolvido.
Nós já tivemos uma redução de 12% na conversão alimentar, uma redução de 6% no consumo de matéria seca e um incremento de 11% no ganho de peso diário do animal. E um caminho fantástico, sem volta”.
Além dos avanços na pecuária, a inteligência artificial também tem mostrado resultados relevantes no campo, especialmente no controle de pragas nas lavouras de soja e milho.
A lA consegue identificar padrões que não conseguimos enxergar com os olhos humanos. Ela percebe, por exemplo, quando um inseto está prestes a aparecer. Assim, conseguimos nos antecipar a problemas que ainda nem aconteceram”, explicou Tavys Alves, pesquisador e especialista em agricultura digital.
Para que esse trabalho seja realizado, são cruzados dados de estações meteorológicas, imagens fornecidas por drones e informações do solo e da plantação.
