Uma parceria entre a Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD), a Universidade de São Paulo (USP) e a Embrapa Agricultura Digital desenvolveu um método que combina drones e Inteligência Artificial para estimar o peso de bovinos em confinamento e apontar o momento mais lucrativo para o abate. O sistema dispensa o uso frequente de balanças, acelera a tomada de decisão no campo e reduz o estresse causado ao rebanho durante o manejo tradicional.
O projeto teve origem no Trabalho de Conclusão de Curso do acadêmico de Engenharia da Computação Rian Gonçalves, orientado pelo professor Everton Castelão Tetila, da UFGD. Especialistas da USP e o pesquisador Jaime Garcia Arnal Barbedo, da Embrapa Agricultura Digital, também participam da iniciativa, que já foi reconhecida internacionalmente ao ser publicada em periódico científico especializado em tecnologias aplicadas à agricultura.
Como o sistema funciona
Os testes foram conduzidos em áreas de confinamento, onde drones sobrevoam os lotes e capturam imagens aéreas em alta resolução. As fotografias são processadas por algoritmos de aprendizado profundo capazes de identificar a morfologia de cada animal, acompanhar sua evolução ao longo do tempo e, a partir dessas informações, estimar o peso corporal com base em padrões previamente treinados.
Ao substituir a balança por leitura automática de imagens, o produtor evita deslocamentos frequentes dos animais, uma etapa que costuma gerar queda de desempenho, riscos de acidentes e perdas por manejo inadequado. Além disso, a coleta de dados passa a ser realizada em intervalos menores, permitindo um acompanhamento mais detalhado da curva de crescimento do rebanho sem interferir na rotina dos bovinos.
Impacto direto na gestão da fazenda
Com o peso estimado de forma contínua, o sistema indica quando cada animal atinge o ponto ótimo para comercialização, equilibrando custos de alimentação e valor de mercado. Segundo os pesquisadores, essa precisão contribui para aumentar a rentabilidade, pois evita tanto o envio antecipado quanto o atraso no abate, situações que podem reduzir margens ou elevar gastos desnecessários.
A ferramenta também reforça a adoção de dados e automação na pecuária de precisão. Informações geradas pelos algoritmos são apresentadas em relatórios que auxiliam ajustes de dieta, alocação de lotes, programação de embarques e projeções financeiras. Dessa forma, decisões deixam de depender apenas da avaliação visual do pecuarista ou de calendários fixos, tornando o planejamento mais técnico e adaptável às condições reais de crescimento.
Benefícios para bem-estar animal e segurança
A eliminação de etapas de contenção diminui a exposição do gado a situações de estresse, fator associado à perda de peso e a problemas sanitários. Paralelamente, a redução de movimentações e de contato físico reduz a possibilidade de acidentes com trabalhadores rurais, ampliando a segurança no ambiente de confinamento.
Outro aspecto ressaltado pelos responsáveis é a possibilidade de monitoramento remoto. Como as imagens podem ser captadas por operadores treinados ou até por programação automática dos drones, o pecuarista acessa as informações de qualquer local com conexão à internet. Esse recurso otimiza tempo e recursos humanos, principalmente em propriedades de grande porte.
Próximos passos e aplicação comercial
Embora os resultados obtidos em condições experimentais sejam considerados promissores, a equipe ainda trabalha em etapas de validação em diferentes sistemas de produção e raças bovinas, além de estudos de viabilidade econômica para implantação em escala. A transferência de tecnologia ao setor privado também está em negociação, processo que envolve adequações de interface, treinamento de usuários e definição de modelos de negócio.
A pesquisa reforça a tendência de integração entre ferramentas digitais, automação e análise de dados no agronegócio brasileiro. Em um cenário de custos crescentes e margens estreitas, soluções que ampliam a eficiência produtiva e reduzem perdas ganham relevância estratégica. A combinação de drones e Inteligência Artificial apresentada pelo grupo de UFGD, USP e Embrapa sinaliza um avanço concreto rumo a uma pecuária mais precisa, segura e orientada por evidências.
