• Sexta-feira, 4 de julho de 2025

IA tem potencial para revolucionar a produção de carne na raça Nelore

Pesquisa de técnico da ABCZ destaca potencial da inteligência artificial na predição de prenhez e da ultrassonografia de carcaça na herdabilidade das características de qualidade de carne da raça Nelore

Pesquisa de técnico da ABCZ destaca potencial da inteligência artificial na predição de prenhez e da ultrassonografia de carcaça na herdabilidade das características de qualidade de carne da raça Nelore O Brasil caminha a passos largos rumo a uma pecuária mais eficiente, tecnificada e produtiva. É o que aponta a pesquisa de doutorado do Técnico de Registro da Associação Brasileira dos Criadores de Zebu ( ABCZ), Feliciano Benedetti de Freitas, defendida na UFMT (Universidade Federal de Mato Grosso), com dois artigos científicos no intuito de potencializar a seleção de animais da raça Nelore para melhorar a produtividade e rentabilidade da carne, usando inteligência artificial. Com o uso de algoritmos de machine learning e tecnologias de ultrassonografia de carcaça, o estudo alia a inovação à realidade do campo para entregar soluções práticas ao criador. A pesquisa abrangeu experimentos em dois criatórios de referência no estado de Mato Grosso e abordou temas centrais para a pecuária zebuína: a predição da prenhez em novilhas e a identificação de características genéticas ligadas ao rendimento de carcaça e à qualidade da carne.
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  • Machine learning, ou aprendizagem automática, é um subcampo da inteligência artificial que se concentra em dar aos computadores a capacidade de aprender com dados e melhorar suas habilidades com a experiência, sem programação explícita. Em vez de serem programados com instruções específicas para cada tarefa, os sistemas de machine learning usam algoritmos para identificar padrões, fazer previsões e tomar decisões com base em conjuntos de dados. window._taboola = window._taboola || []; _taboola.push({mode:'thumbnails-mid', container:'taboola-mid-article-thumbnails', placement:'Mid Article Thumbnails', target_type: 'mix'});
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  • O primeiro artigo da tese, intitulado Predição da Prenhez por Machine Learning e Parâmetros Genéticos em Características de Carcaça em Bovinos da Raça Nelore, utilizou a inteligência artificial para prever, com base em dados fenotípicos, quais novilhas têm maior probabilidade de emprenhar mais cedo. O trabalho analisou 1.167 fêmeas da Fazenda Porto do Campo, da Agropecuária Fogliatelli, em Lambari do Oeste (MT), considerando pesos aos 210 e 365 dias, ganho de peso diário e a época do ano. “ O uso de algoritmos de aprendizado de máquina agiliza a tomada de decisão dos pecuaristas e técnicos de campo, permitindo a seleção de fêmeas com maior precocidade sexual e melhor aproveitamento nutricional, o que resulta em rebanhos mais produtivos e lucrativos”, explica Benedetti. Já o segundo artigo, realizado a partir de um banco de dados de mais de 6 mil animais da Fazenda Araponga, em Jaciara (MT), propriedade do criador Shiro Nishimura, investigou as estimativas de herdabilidade e correlações genéticas entre peso corporal e características de carcaça avaliadas por ultrassonografia.
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  • Foram analisadas variáveis como a área de olho de lombo (AOL), espessura de gordura subcutânea (EGS), marmoreio (MAR) e o índice RATIO (formato das peças musculares).Identificamos que essas características possuem herdabilidade de moderada a alta, o que significa que é possível realizar acasalamentos dirigidos com foco em animais mais precoces, com carcaça de melhor rendimento e carne de qualidade superior”, afirma o Técnico de Registro. Para o orientador, o Dr. Cláudio Vieira de Araújo (UFMT), os resultados confirmam o alto potencial da raça. “Quando se aplica uma seleção tecnicamente bem conduzida, a Nelore mostra uma enorme capacidade de evolução genética e produtiva”, afirma. Segundo a coorientadora da pesquisa, Dra. Liliane Suguisawa, da DGT Brasil, o estudo tem potencial de revolucionar a produção de carne na raça Nelore. “Nos Estados Unidos, características como AOL, EGS e MAR são fundamentais para o pagamento ao produtor e definem os padrões de rendimento e qualidade da carne. Com o uso da ultrassonografia, conseguimos aplicar o mesmo modelo ao Nelore no Brasil”, destaca. “O fato de o autor ser Técnico de Registro da ABCZ reforça ainda mais a relevância e aplicabilidade prática do estudo.” Com a adoção de tecnologias como machine learning e ultrassonografia, a tese aponta caminhos concretos para antecipar a entrada de fêmeas na reprodução, reduzindo o intervalo entre gerações e aumentando a lucratividade do sistema; selecionar animais superiores com base em dados objetivos, melhorando o manejo reprodutivo e nutricional; e direcionar acasalamentos com foco em características desejáveis, como marmoreio e espessura de gordura. Colaborador da ABCZ há quase 15 anos, Feliciano se diz satisfeito com o resultado do trabalho e ressalta a dedicação profissional e acadêmica em prol do desenvolvimento do Zebu. “Nos últimos 14 anos, finalizei mestrado e doutorado, sempre com pesquisas voltadas para o melhoramento genético das raças zebuínas. É muito gratificante poder contribuir com paixão para a evolução do Zebu e da ABCZ”, finaliza.
    Por: Redação

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