A integração lavoura‑pecuária‑floresta, ou ILPF, desponta como uma das estratégias mais transformadoras da zootecnia moderna, especialmente no Brasil. Um estudo conduzido pela Embrapa Agrossilvipastoril em Sinop (MT) encerrou o primeiro ciclo de 12 anos do maior experimento mundial com ILPF, oferecendo diretrizes técnicas sólidas para uso de árvores em sistemas integrados. Os pesquisadores avaliaram arranjos com eucalipto em diferentes configurações e observaram uma produção de madeira variando entre 87 e 114 m³/ha durante o período, além do efeito bordadura que favorece árvores nas bordas para maior acumulado de biomassa e carbono — mais de 30 kg/árvore/ano no sistema ILPF, em contraste com cerca de 20 kg/árvore/ano na monocultura (EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 2024). Em paralelo, outro estudo no estado de São Paulo, conduzido pela APTA e Embrapa Meio Ambiente, analisou a conversão de Mata Atlântica em pastagens e depois em ILPF ou lavoura convencional. Entre as principais conclusões, ...
A inteligência artificial tem avançado rapidamente em diversas áreas da produção animal, e a zootecnia não está à margem dessa revolução tecnológica. Com a intensificação dos sistemas de produção e a crescente demanda por alimentos de origem animal com maior qualidade, segurança e rastreabilidade, a incorporação de tecnologias baseadas em inteligência artificial tem se mostrado uma estratégia fundamental para alcançar esses objetivos, ao mesmo tempo em que promove melhorias significativas no bem-estar dos animais e na sustentabilidade dos sistemas produtivos.
No contexto da saúde animal, sensores inteligentes integrados a coleiras ou dispositivos implantáveis têm sido utilizados para o monitoramento contínuo de parâmetros fisiológicos e comportamentais, como temperatura corporal, frequência cardíaca, ingestão alimentar e padrões de locomoção. Esses dados, transmitidos em tempo real para plataformas de análise baseadas em IA, permitem a identificação precoce de alterações que possam indicar o surgimento de doenças, desconforto ou estresse. A resposta rápida a esses sinais possibilita intervenções mais precisas, reduzindo a mortalidade, melhorando a eficiência produtiva e garantindo uma maior uniformidade nos lotes.
A alimentação dos animais também tem se beneficiado das aplicações da inteligência artificial. Sistemas automatizados equipados com algoritmos de aprendizado de máquina conseguem ajustar a dieta de cada animal com base em suas necessidades específicas, considerando fatores como idade, peso, fase produtiva e resposta ao plano nutricional. Essa alimentação personalizada não apenas melhora a conversão alimentar e o desempenho zootécnico, como também contribui para a redução do desperdício de alimentos e o uso mais racional dos recursos, especialmente em contextos onde os custos com insumos representam uma fatia significativa do investimento na produção.
Além disso, a análise de imagens e vídeos captados por câmeras em tempo real permite que algoritmos identifiquem comportamentos anormais nos animais, como isolamento social, agressividade, claudicação ou apatia. Essas ferramentas têm sido aplicadas principalmente em confinamentos bovinos, granjas de suínos e aviários, onde o grande número de indivíduos torna inviável a observação contínua por parte dos trabalhadores. A automação desse monitoramento permite um manejo mais assertivo e aumenta a eficiência na tomada de decisões relacionadas ao bem-estar e à sanidade dos animais.
Outro campo em que a inteligência artificial tem contribuído de forma expressiva é o da rastreabilidade. Tecnologias como RFID e Internet das Coisas (IoT), associadas a bancos de dados inteligentes, possibilitam o acompanhamento de cada indivíduo ao longo de toda a cadeia produtiva, desde o nascimento até o abate. Essa rastreabilidade detalhada atende às exigências de mercados consumidores cada vez mais rigorosos e garante maior transparência quanto à origem, manejo e qualidade dos produtos de origem animal.
Um exemplo notável vem da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, onde pesquisadores aplicaram redes neurais artificiais para prever o descarte de matrizes suínas. O estudo alcançou uma acurácia de até 99,78% em determinadas categorias e conseguiu prever variáveis produtivas, como o número de leitões desmamados, com erro médio de apenas 1,777.
Na bovinocultura de corte, estudo da Pontifícia Universidade Católica de Goiás apontou ganhos expressivos com a aplicação da IA no monitoramento comportamental e nutricional, promovendo eficiência, sustentabilidade e bem-estar.
A integração da IA na produção animal também foi tema central da Escola São Paulo de Ciência Avançada em Pecuária de Precisão, organizada pela Unesp de Jaboticabal, demonstrando o interesse crescente da comunidade científica nesse avanço.
A tendência é que o uso da inteligência artificial na zootecnia se intensifique nos próximos anos, com o desenvolvimento de ferramentas mais acessíveis, intuitivas e integradas. Essa transição tecnológica representa um desafio para os profissionais da área, que precisarão adquirir novas competências relacionadas à análise de dados, operação de sistemas automatizados e interpretação de resultados. No entanto, ela também oferece uma grande oportunidade de reposicionar a atividade zootécnica como uma das protagonistas no cenário da agricultura 4.0, conciliando produtividade, sustentabilidade e respeito ao bem-estar animal. A adoção dessa tecnologia não é mais uma escolha opcional, mas um passo necessário rumo a um modelo de produção mais moderno, competitivo e responsável.
Fontes: UFRGS, PUC Goiás, Journal of Cleaner Production