Imagine utilizar na pecuária bovina a inteligência artificial que é usada no reconhecimento facial do Facebook? Isso mesmo! Mas essas tecnologias, chamadas de machine learning e deep learning, não são para diferenciar os bois e as vacas, mas para a partir de cada imagem saber o peso dos animais.
Com a utilização da visão computacional para estimar a massa corporal de bovinos, a servidora da Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul (UEMS), Vanessa de Moraes Weber, realizou experimentos que foram feitos durante sua pesquisa de doutorado em Ciências Ambientais e Sustentabilidade Agropecuária da Universidade Católica Dom Bosco (UCDB). A pesquisa teve parceria entre UEMS, o grupo de pesquisa Inovisão da UCDB, Embrapa e Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS).
Em um dos experimentos foram instaladas câmeras de segurança sobre o bebedouro de um confinamento experimental da Embrapa Gado de Corte e adquiridas imagens e peso de bovinos da raça nelore. O uso de câmeras possui um custo mais acessível visto que esses equipamentos possuem cada vez mais recursos e qualidade a preços cada vez mais inferiores.
As medidas foram extraídas automaticamente, por meio de técnicas de visão computacional, de imagens 2D da área dorsal desses bovinos para predição de peso por meio de algoritmos de regressão.
“Dentre os algoritmos que testamos o Bagging com REPTree e 60 iterações foi o que apresentou o melhor resultado com Erro Médio absoluto de 13.44 kg, uma média absoluta de percentagem de erro de 2,27% dos pesos de 110 pesagens de animais da raça Nelore”, explicou.
A pesquisadora ressalta que conhecer o histórico de peso tem influência na quantidade e escolha do suplemento adequados para a fase e, também, para o acompanhamento da curva de crescimento dos bovinos. Aferir o peso com frequência permite conhecer o ganho médio diário e a eficiência alimentar individual e propiciar que os gestores tomem decisões assertivas com relação à alimentação dos bovinos.
“Outra vantagem é possibilitar a identificação do momento ideal de abate, o que viabiliza a comercialização de animais mais novos, porém com acabamento desejável; diminui-se, desse modo, o tempo de confinamento e, consequentemente, os custos com nutrição”, destaca ela no trabalho.
A área de sanidade animal também se beneficia desse controle, no que se refere à medicação e outros controles sanitários O peso vivo dos animais pode ser sub ou superestimado, no momento da aplicação de medicações, pelos médicos veterinários ou tratadores.
Imagens cedidas pela pesquisadora
Além disso, o experimento com imagens mostra uma prática não invasiva, pois não há necessidade de se conduzir, nem conter o animal. Isso colabora para o bem estar gerando menos estresses, e, desse modo, torna a atividade da pecuária mais eficiente e mais sustentável, do ponto de vista econômico e ambiental. Essas atitudes são recorrentes e implicam em sérias consequências, como a perda da eficácia do fármaco aplicado, a intoxicação por excesso de medicação ou, simplesmente, o desperdício do custo do medicamento, por dosagem excessiva.
A aplicabilidade das técnicas apresentadas no trabalho no mundo real pode ser útil em confinamentos de gados onde não há equipamentos e sistemas de avaliação de desempenho. “Com as medidas realizadas na região dorsal do animal, é possível identificar quais não se adaptaram ao confinamento e à dieta proposta e estão perdendo peso, tudo isso de forma não invasiva. Assim, eles também podem identificar os animais com maior ganho e acabamento desejado. Em suma, pode permitir o monitoramento de medidas morfológicas de bovinos de corte machos para avaliar o ganho de peso, a fim de intervir no preparo das dietas e testar sua aceitação”, destacou a pesquisadora Vanessa de Moraes Weber.
Confira as publicações da autora sobre o tema:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016816992031783X?dgcid=author
