Compartilhar
Navegue pelo conteúdo:
- IA na indústria: case Minerva Foods
- IA na indústria: case de mercado
- IA entra em campo
- Avanços para todos
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.
- 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
Dúvidas mais comuns
-
-
A inteligência artificial na pecuária é uma aliada fundamental para otimizar operações e aumentar a sustentabilidade. Ela coleta, analisa e interpreta dados precisos do campo, permitindo que produtores tomem decisões baseadas em evidências em vez de apenas observação direta. Com IA, é possível otimizar o uso de recursos naturais como solo e água, além de insumos como ração, ampliando a eficiência operacional, produtividade e rentabilidade das atividades agropecuárias.
-
-
A visão computacional utiliza câmeras e algoritmos para classificar e avaliar a qualidade da carne em tempo real. Na Minerva Foods, por exemplo, câmeras instaladas nas unidades capturam imagens que são analisadas por algoritmos em média a cada 0,8 segundos, permitindo identificar padrões, desvios e pontos atípicos. Sistemas baseados em IA também avaliam características como marmoreio em cortes nobres, alcançando precisão superior à avaliação visual humana, como demonstrado em estudos que atingiram 76,6% de acerto na identificação de maciez em carne bovina.
-
-
Sensores, colares inteligentes e sistemas de pesagem automática são integrados para monitorar indicadores de produtividade, condições ambientais e bem-estar animal. Esses sistemas coletam dados sobre variáveis como ganho de peso, temperatura corporal, frequência respiratória e condições de microclima diretamente no pasto, processando as informações em plataformas digitais que apoiam decisões em tempo real sobre o manejo do rebanho.
-
-
Sistemas de IA monitoram variáveis como consumo de ração, ingestão de água, ganho de peso, condições climáticas e qualidade dos insumos. Essas informações são organizadas em plataformas que consolidam dados históricos e operacionais, permitindo que nutricionistas qualificados escolham dietas ideais de acordo com as necessidades do momento. Importante ressaltar que esses sistemas não substituem o trabalho dos profissionais, mas categorizam todas as informações necessárias para decisões mais precisas e baseadas em dados.
-
-
A IA contribui para ampliar a sustentabilidade ao permitir o uso racional e eficiente dos recursos naturais e insumos. Decisões baseadas em dados viabilizam ajustes precisos que mitigam externalidades sobre o meio ambiente, enquanto simultaneamente aumentam a produtividade e rentabilidade. Essa abordagem data-driven transforma o manejo tradicional baseado no "olho do dono" em processos precisos e mensuráveis que beneficiam tanto o produtor quanto o ecossistema.
-
-
A Minerva Foods implementou 41 projetos sustentados por IA desde 2022, utilizando modelos de otimização, machine learning, visão computacional, redes neurais e IA generativas. A empresa aplica IA na tipificação de carcaças, avaliação de marmoreio, otimização logística com redução de custos de frete, planejamento produtivo através do Otimizador da Choice, e interpretação de contratos via MAIA (Minerva Artificial Intelligence Assistant). Essas aplicações permitem lidar com o volume e complexidade das operações, usando modelos preditivos para antecipar demandas e apoiar decisões em diferentes frentes.
-
-
Segundo o último Censo Agropecuário, 77% dos agricultores brasileiros são familiares e/ou de pequeno porte, nem sempre dispondo de infraestrutura, conectividade ou recursos para incorporar soluções digitais em larga escala. Para reduzir essa assimetria, foi criado em 2023 o Centro de Ciência para o Desenvolvimento em Agricultura Digital (CCD-AD/SemeAr), uma parceria entre Embrapa, Huawei e CPQD, com investimento previsto de R$ 25 milhões até 2028, visando desenvolver e disseminar soluções de IA e IoT acessíveis a pequenos e médios produtores.
-
-
A integração crescente entre produção e processamento conecta manejo, eficiência operacional e avaliação de qualidade do produto final através de tecnologias de IA e IoT. Dados coletados no campo alimentam sistemas que otimizam operações na indústria, enquanto informações sobre qualidade do produto retroalimentam decisões de manejo. Essa abordagem integrada permite que produtores e indústrias trabalhem com informações compartilhadas, ampliando a visibilidade sobre o desempenho do rebanho e apoiando decisões baseadas em indicadores objetivos ao longo de toda a cadeia produtiva.
