Os algoritmos estão transformando a agropecuária

Historicamente, o manejo do pasto foi definido pelo “olho do dono” e por processos analógicos que atravessaram gerações. Mas foi graças à modernização do setor que se tornou possível produzir mais e melhor. Entre os avanços tecnológicos, o uso de Inteligência Artificial, Machine Learning e Automação vêm avançando significativamente nos últimos anos, contribuindo para elevar o nível de precisão na gestão agrícola. Dessa forma, as decisões podem ser tomadas com embasamento em dados, viabilizando ajustes precisos que garantam o uso racional e eficiente dos recursos, sejam naturais, como o próprio solo e água, ou insumos, como ração.

Essa mudança contribui para ampliar a sustentabilidade das atividades agropecuárias, por um lado, mitigando as externalidades sobre o meio ambiente, por outro, contribuindo para o aumento da produtividade e, consequentemente, da rentabilidade. 

IA na indústria: case Minerva Foods

Na indústria, o avanço tecnológico também tem sido um vetor de crescimento e diferencial competitivo, como explica o  Chief Technology Officer da Minerva Foods Roberto Stern, em entrevista ao portal Consumidor Moderno: “prever demandas e antecipar soluções é diferencial de mercado quando se trabalha com commodities, pois, com o volume de compra de matéria-prima e a granularidade de venda dos nossos produtos, ter modelos preditivos é essencial”. 

Na empresa, a inteligência artificial é aplicada para lidar com o volume e a complexidade das operações, com uso de modelos preditivos para antecipar demandas e apoiar decisões em diferentes frentes. Na tipificação de carcaças (processo de qualificação da carne com base em suas características), câmeras instaladas nas unidades capturam imagens em tempo real, enquanto algoritmos classificam os cortes com alto grau de precisão, com análise média a cada 0,8 segundos, permitindo identificar padrões, desvios e pontos atípicos ao longo da linha de produção.

Além disso, sistemas baseados em IA são aplicados na avaliação de marmoreio em cortes nobres, na otimização logística, com redução de distâncias percorridas e custos de frete, e no planejamento produtivo, por meio de ferramentas que definem planos capazes de maximizar resultados operacionais, como o Otimizador da Choice, que define os planos que otimizam o EBITDA (Lucros Antes de Juros, Impostos, Depreciação e Amortização). Há também a MAIA (Minerva Artificial Intelligence Assistant), capaz de interpretar contratos por meio de modelos LLM (mecanismos de IA otimizados para lidar com grandes quantidades de texto). Desde 2022, já foram implementados 41 projetos sustentados por IA, utilizando modelos de otimização, machine learning, visão computacional, redes neurais e IA Generativas. 

IA na indústria: case de mercado 

A solução usada para avaliação das carnes na indústria segue a mesma lógica do sistema desenvolvido em colaboração internacional entre Canadá, Estados Unidos e Brasil, representado pela Escola de Matemática Aplicada da Fundação Getulio Vargas (FGV EMAp) a partir do estudo  publicado na revista Meat Science. O objetivo foi desenvolver um sistema de visão computacional capaz de classificar a maciez da carne a partir de imagens captadas por smartphones e comparar o desempenho do modelo com a avaliação feita visualmente por consumidores.

Para isso, os pesquisadores utilizaram um conjunto de dados composto por imagens de 924 bifes de carne bovina e 514 de carne suína para treinar redes neurais a realizar tanto a classificação quanto a regressão dos atributos de qualidade. As imagens foram associadas a medições laboratoriais, como a força necessária para cortar a carne e o percentual de gordura entre as fibras musculares, permitindo que o modelo aprendesse a estimar essas características com base apenas na análise visual.

O sistema alcançou 76,6% de acerto na identificação da maciez da carne bovina e 81,5% na classificação da carne suína, além de apresentar capacidade de prever quantitativamente a maciez e o teor de gordura com níveis consistentes de correlação estatística. Em testes comparativos, o modelo identificou corretamente o bife mais macio em 76,5% dos casos, enquanto consumidores acertaram 46,7%, indicando maior precisão da análise automatizada em relação à avaliação visual humana.

Os resultados indicam que sistemas baseados em imagem podem oferecer uma alternativa não invasiva, objetiva e acessível para avaliação da qualidade da carne fora do ambiente industrial, especialmente no momento da compra, enquanto, na indústria, tecnologias semelhantes são aplicadas para padronização, controle de qualidade e tomada de decisão operacional em escala.

IA entra em campo

No campo, o uso de tecnologias digitais segue a mesma lógica de coleta e processamento de dados, mas voltado ao manejo e à produção. Sensores, colares inteligentes e sistemas de pesagem automática podem ser utilizados de forma integrada para monitorar indicadores de produtividade, condições ambientais e bem-estar animal, gerando dados que alimentam modelos de inteligência artificial voltados ao apoio à decisão no campo, como elenca a Embrapa. 

Na prática, esses sistemas permitem acompanhar variáveis como ganho de peso, temperatura corporal, frequência respiratória e condições de microclima, com coleta automática de dados diretamente no pasto e processamento em plataformas digitais. 

Na nutrição animal,sistemas monitoram variáveis como consumo de ração, ingestão de água, ganho de peso, condições climáticas e qualidade dos insumos, permitindo ajustes mais precisos na alimentação e no desenvolvimento dos animais, como mostra essa matéria publicada no Canal Rural.

Flávio Longo, membro da diretoria técnica do Colégio Brasileiro de Nutrição Animal (CBNA), enfatizou que esses sistemas não substituem o trabalho dos nutricionistas, tampouco fazem rações sozinhas, mas categorizam todas as informações necessárias para que profissionais qualificados possam escolher a dieta ideal de acordo com as necessidades do momento. As informações são organizadas em plataformas que consolidam dados históricos e operacionais, apoiando a definição de estratégias nutricionais e produtivas com base em evidências, e não apenas na observação direta.

A integração entre sensores, conectividade e inteligência artificial permite levar dados do campo, processados em tempo real, diretamente ao produtor, ampliando a visibilidade sobre o desempenho do rebanho e apoiando decisões com base em indicadores objetivos.

Avanços para todos

Apesar desses avanços, a adoção dessas tecnologias não ocorre de forma homogênea no setor, devido ao perfil dos agricultores brasileiros.Segundo o último Censo Agropecuário, 77% são agricultores familiares e/ou de pequeno porte, que nem sempre dispõem de infraestrutura, conectividade ou recursos para incorporar soluções digitais em larga escala.
Criado em 2023 por meio de parceria entre Embrapa, Huawei e CPQD, o Centro de Ciência para o Desenvolvimento em Agricultura Digital (CCD-AD/SemeAr) visa reduzir essa assimetria. Com investimento previsto de R$ 25 milhões até 2028, a proposta é desenvolver e disseminar soluções baseadas em inteligência artificial e internet das coisas (IoT) voltadas a pequenos e médios produtores, ampliando o acesso a ferramentas digitais já utilizadas em operações mais estruturadas.
Esse movimento evidencia uma integração crescente entre produção e processamento, com aplicações que conectam manejo, eficiência operacional e avaliação de qualidade do produto final.

Fontes de referência:

• CENSO AGROPECUÁRIO 2017 – IBGE
• CPQD participa de projeto em agricultura digital lançado pela Embrapa e Fapesp
• Com apoio da IA, nutrição animal ganha precisão e reduz custos de produção
• IA revoluciona agronegócio brasileiro com mais eficiência e personalização
• Internet das Coisas monitora produtividade e bem-estar animal em sistemas de ILPF
• Pesquisadores usam IA para prever qualidade da carne a partir de fotos tiradas com o celular
• PIB da agropecuária cresce 11,7% e impulsiona resultado da economia em 2025
• Presente entre as fibras, revelado no sabor. O segredo do marmoreio na carne