O sistema foi testado em um confinamento no Mato Grosso do Sul durante 112 dias. Nesse período, drones realizaram voos regulares a cerca de 15 metros de altura para captar imagens do rebanho. A partir desse material, pesquisadores da Embrapa Agricultura Digital, da Universidade de São Paulo (USP) e da Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD) desenvolveram modelos de inteligência artificial capazes de identificar os animais, segmentar automaticamente seus corpos e extrair medidas como comprimento e largura corporal. Com essas informações, foi possível acompanhar o desenvolvimento do gado e identificar padrões de ganho de peso ao longo do ciclo produtivo.

Segundo o pesquisador Everton Tetila, professor da UFGD e integrante do projeto, um dos principais avanços do estudo foi identificar o chamado “ponto de inflexão” do crescimento, momento em que o animal atinge o pico de eficiência no ganho de peso e passa a converter alimento em peso de forma menos eficiente. “Em grandes rebanhos, uma diferença de apenas um dia pode impactar diretamente os custos de alimentação e a rentabilidade da operação”, explicou. O estudo também aponta que os métodos tradicionais de pesagem demandam maior mão de obra, causam estresse nos animais e ainda podem provocar desgaste frequente nas balanças utilizadas no manejo.

Além do monitoramento de peso, os pesquisadores já trabalham em novas aplicações para a tecnologia, incluindo análise de comportamento alimentar e identificação de situações associadas ao estresse ou manejo inadequado dentro dos confinamentos. A expectativa é expandir o sistema para outras raças além do Nelore, como Angus e Brahman, e avançar na validação comercial da ferramenta. De acordo com a Embrapa Agricultura Digital, a tecnologia ainda está em fase avançada de desenvolvimento, mas já demonstra potencial para transformar o manejo de precisão na pecuária brasileira, contribuindo para maior eficiência produtiva e redução de custos no setor.

*Com informações da Embrapa Agricultura Digital