Sistemas de visão computacional já conseguem interpretar mudanças de comportamento e até contrações das matrizes para antecipar o nascimento dos leitões; tecnologia pode transformar a rotina das maternidades suínas.
Uma câmera instalada sobre a baia da maternidade pode estar deixando de ser apenas um equipamento de vigilância. Com o avanço da inteligência artificial aplicada à produção animal, sistemas de visão computacional começam a observar continuamente as matrizes, interpretar mudanças quase imperceptíveis no comportamento e calcular quando o parto está próximo.
A evolução mais recente vai além de identificar uma porca inquieta ou que começou a preparar o local do parto. Pesquisadores já desenvolveram modelos capazes de analisar imagens em sequência e reconhecer contrações associadas ao início do trabalho de parto, transformando movimentos do animal em dados que podem gerar um alerta antes que um funcionário perceba visualmente a mudança.
Em uma atividade na qual minutos podem fazer diferença para a sobrevivência de leitões, a tecnologia aponta para uma nova etapa da chamada pecuária de precisão: a câmera deixa de simplesmente registrar o que aconteceu e começa a antecipar o que está prestes a acontecer.
Inteligência artificial aprende os sinais que antecedem o parto
O parto não começa de forma repentina do ponto de vista comportamental. Nas horas anteriores ao nascimento dos primeiros leitões, a matriz tende a apresentar alterações de atividade, postura e movimentação.
Levantar e deitar repetidamente, aumentar a movimentação dentro da baia e apresentar comportamentos relacionados à preparação do ninho são alguns dos sinais já conhecidos pelos profissionais que trabalham em maternidades suínas.
A diferença é que um funcionário precisa estar presente para percebê-los. A câmera pode permanecer observando 24 horas por dia.
Um dos trabalhos que abriram caminho para essa aplicação utilizou visão computacional para acompanhar porcas em maternidades e identificar alterações de atividade relacionadas ao comportamento de construção de ninho.
No estudo, o início dessa mudança comportamental foi identificado, em mediana, 12 horas e 51 minutos antes do parto. O término do comportamento associado à preparação do ninho ocorreu aproximadamente 2 horas e 38 minutos antes do nascimento do primeiro leitão.
O sistema conseguiu prever o parto em 29 das 44 matrizes utilizadas na etapa de avaliação.
Esses resultados mostraram que uma câmera convencional, combinada com algoritmos capazes de localizar o animal e acompanhar sua movimentação, poderia funcionar como uma espécie de sensor comportamental sem contato físico com a porca.
Nova geração passa a observar até as contrações
A fronteira tecnológica avançou novamente em 2026.
Um trabalho publicado na revista científica Computers and Electronics in Agriculture apresentou um modelo de aprendizado espaço-temporal desenvolvido especificamente para reconhecer contrações de porcas por meio de vídeos e estimar o momento do parto em tempo real.
Em vez de analisar apenas a quantidade de movimentação da matriz, o sistema observa sequências de imagens e procura padrões associados às contrações.
O modelo combina técnicas de detecção tridimensional com arquiteturas de inteligência artificial capazes de interpretar acontecimentos ao longo do tempo.
O resultado apresentado pelos pesquisadores foi uma estimativa do parto com erro absoluto médio de cerca de 1,17 hora.
Isso não significa que uma câmera consiga dizer exatamente o minuto em que nascerá o primeiro leitão. O avanço está em outra direção: criar uma janela operacional suficientemente precisa para indicar quais matrizes precisam de atenção imediata.
Em uma granja com dezenas ou centenas de porcas próximas do parto, essa diferença é significativa.
O funcionário não desaparece — passa a saber onde olhar
A principal aplicação da tecnologia não é substituir o funcionário da maternidade.
É direcioná-lo.
Hoje, grande parte do acompanhamento próximo ao parto depende de rondas. O funcionário passa pelas baias, observa as matrizes, identifica aquelas que apresentam sinais mais evidentes e retorna posteriormente para acompanhar a evolução.
O problema é que vários partos podem ocorrer simultaneamente.
Além disso, acontecimentos importantes podem acontecer entre duas rondas, especialmente durante a madrugada.
Um sistema automatizado poderia inverter essa lógica.
Em vez de o trabalhador precisar descobrir qual porca está iniciando o parto, o sistema poderia classificar as matrizes por nível de risco ou proximidade do nascimento e emitir alertas direcionados.
Na prática, a tela da maternidade poderia mostrar algo semelhante a:
- matriz em condição normal;
- comportamento pré-parto identificado;
- elevada probabilidade de parto nas próximas horas;
- parto iniciado;
- intervalo entre leitões acima do esperado.
É neste último ponto que a tecnologia pode ganhar importância ainda maior.
O intervalo entre leitões pode se tornar um indicador automático
Durante o parto, não importa apenas identificar quando o primeiro leitão nasceu.
O intervalo entre os nascimentos também fornece informações relevantes sobre a evolução do parto.
Pesquisadores já testaram câmeras térmicas e algoritmos para reconhecer automaticamente o nascimento de leitões. Em um dos experimentos iniciais, um sistema analisava imagens térmicas a cada dois segundos para identificar novos nascimentos.
A precisão ainda estava distante de uma aplicação comercial definitiva: 55% dos eventos de nascimento foram identificados corretamente naquele estudo.
Mesmo assim, o conceito abriu uma possibilidade importante.
Se a câmera consegue identificar cada nascimento, o sistema passa a calcular automaticamente o intervalo entre os leitões. Dessa maneira, uma demora fora do padrão pode gerar um alerta para avaliação da matriz.
É justamente nesse tipo de situação que o ganho operacional pode ser mais relevante.
O objetivo deixa de ser observar todas as matrizes com a mesma intensidade e passa a ser concentrar a equipe justamente onde existe maior probabilidade de necessidade de intervenção.
Câmeras térmicas ampliam o monitoramento durante a noite
Outro caminho tecnológico envolve sensores térmicos.
Diferentemente das câmeras convencionais, eles identificam diferenças de temperatura na cena, permitindo acompanhamento mesmo em ambientes com pouca ou nenhuma iluminação visível.
Pesquisas publicadas em 2026 demonstraram modelos de aprendizado profundo capazes de utilizar imagens térmicas para monitorar simultaneamente porcas e leitões em maternidades comerciais.
A vantagem é especialmente interessante durante a noite, período em que a disponibilidade de funcionários pode ser menor.
Combinadas com inteligência artificial, essas câmeras conseguem identificar posturas, movimentação dos animais e situações específicas dentro da baia.
O avanço faz parte de uma transformação maior dentro da produção animal: o comportamento começa a ser convertido em informação mensurável.
Por que isso importa para a suinocultura brasileira
O interesse pela tecnologia ganha dimensão quando observado dentro da escala da produção brasileira.
Dados compilados pelo Ministério da Agricultura a partir da Pesquisa da Pecuária Municipal indicam que o Brasil possuía 43,9 milhões de suínos em 2024, incluindo aproximadamente 4,97 milhões de matrizes.
Mesmo considerando metodologias distintas entre levantamentos oficiais e dados da produção tecnificada, o número mostra a dimensão da cadeia.
A maternidade é uma das etapas mais sensíveis dessa estrutura.
O período compreendido entre o pré-parto e o desmame influencia não apenas a sobrevivência dos leitões, mas também seu desempenho posterior e a eficiência reprodutiva da própria matriz.
E uma característica torna essa fase particularmente adequada para tecnologias de monitoramento: há muito valor econômico concentrado em poucas horas.
Uma matriz de alta produtividade pode parir uma leitegada numerosa. Consequentemente, falhas no acompanhamento do parto podem representar perda simultânea de vários animais.
Leitões maiores em número aumentam a pressão sobre a maternidade
A evolução genética aumentou de forma expressiva o potencial reprodutivo das matrizes nas últimas décadas.
Leitegadas maiores elevaram a produtividade por matriz, mas também aumentaram a complexidade do manejo.
Quanto maior o número de leitões, maior tende a ser a atenção necessária com fatores como baixo peso ao nascimento, vitalidade, ingestão de colostro, temperatura e risco de esmagamento.
A mortalidade pré-desmame, por isso, não depende de uma única causa.
Trabalhos técnicos apresentados no Brasil destacam que ela resulta de uma combinação de fatores relacionados ao leitão, à matriz e ao ambiente.
A câmera não resolverá todos esses problemas.
Mas pode atuar como uma camada adicional de informação.
O grande salto será transformar imagem em decisão
Instalar câmeras em uma maternidade não é novidade.
A mudança está no que acontece depois que a imagem é capturada.
No modelo tradicional, milhares de horas de vídeo podem ser armazenadas sem gerar qualquer ação.
Na produção de precisão, cada quadro passa a alimentar algoritmos capazes de reconhecer animais, classificar posturas, calcular deslocamentos e encontrar mudanças de comportamento.
Sistemas experimentais já demonstraram capacidade de reconhecer posturas de porcas com precisão superior a 90%, acompanhar leitões e detectar comportamentos relacionados à amamentação.
O próximo passo é integrar essas informações.
Uma mesma infraestrutura poderá, no futuro, acompanhar:
proximidade do parto; duração do parto; nascimento individual dos leitões; movimentação da matriz; mamadas; atividade da leitegada; crescimento e possíveis situações de risco.
Nesse cenário, uma câmera instalada sobre a baia deixa de ter apenas uma função.
Ela se transforma em uma plataforma contínua de coleta de dados.
O custo da tecnologia também começa a cair
Outro elemento favorece sua expansão.
Os primeiros sistemas de visão computacional dependiam de computadores com grande capacidade de processamento. Isso dificultava a adoção em escala comercial.
Pesquisadores passaram então a testar modelos menores capazes de funcionar em dispositivos instalados dentro da própria granja.
Um exemplo utilizou o algoritmo YOLOv5 executado em uma pequena placa computacional Jetson Nano.
O sistema alcançou 93,5% de precisão na detecção de posturas das porcas e leitões recém-nascidos, com recall de 92,2%.
Nos testes com 18 matrizes próximas ao parto, o modelo produziu alertas aproximadamente cinco horas antes, com erro médio de cerca de uma hora.
Esse tipo de arquitetura é importante porque reduz a necessidade de enviar constantemente grandes volumes de vídeo para servidores externos.
O processamento pode ocorrer próximo da própria câmera.
Ainda existem obstáculos antes da adoção em massa
Apesar do avanço rápido, seria precipitado afirmar que a previsão automatizada de partos já está pronta para substituir protocolos tradicionais.
Grande parte dos sistemas ainda foi avaliada em conjuntos relativamente pequenos de animais.
Além disso, granjas reais apresentam desafios que não aparecem facilmente em condições experimentais.
Entre eles estão diferenças de iluminação, sujeira nas lentes, moscas, poeira, mudanças na posição das câmeras, diferentes tipos de instalações e animais parcialmente encobertos por equipamentos.
Outra questão é a diversidade de comportamento individual.
Duas matrizes podem apresentar sinais pré-parto diferentes.
Um algoritmo treinado em determinado sistema de produção precisa demonstrar que mantém desempenho quando colocado diante de animais, instalações e condições ambientais diferentes.
É justamente essa validação em escala que separará uma tecnologia promissora de uma ferramenta realmente útil para a produção comercial.
A maternidade pode ser uma das primeiras áreas a receber a IA no manejo diário
A inteligência artificial aplicada à pecuária costuma ser associada a conceitos distantes da rotina da fazenda.
Na maternidade suína, entretanto, sua aplicação é extremamente concreta.
O sistema não precisa tomar decisões complexas sozinho.
Basta responder uma pergunta importante:
qual matriz precisa de atenção agora?
Se conseguir fazer isso com confiabilidade, a tecnologia já poderá alterar a organização das equipes.
O funcionário deixa de depender exclusivamente das rondas periódicas e passa a trabalhar também orientado por alertas.
Em propriedades maiores, isso pode significar melhor distribuição de mão de obra, especialmente durante noites, finais de semana e períodos com elevada concentração de partos.
A câmera começa a enxergar o que o olho humano pode perder
O desenvolvimento dessas ferramentas mostra como a produção animal está entrando em uma etapa diferente de digitalização.
Sensores corporais já conseguem medir atividade e temperatura. Microfones identificam alterações sonoras. Sistemas de alimentação registram consumo individual.
Agora, as câmeras começam a assumir uma função igualmente estratégica.
A grande vantagem é que elas conseguem obter informação sem necessidade de tocar no animal.
Uma única câmera posicionada corretamente pode acompanhar continuamente o comportamento dentro da baia e transformar milhares de pequenos movimentos em uma sequência de dados impossível de ser acompanhada com a mesma intensidade por uma pessoa.
O profissional continuará sendo responsável pela interpretação clínica e pelas decisões de manejo.
Mas poderá receber algo que até pouco tempo parecia distante da produção comercial: um aviso de que determinada matriz provavelmente começará a parir antes mesmo que os sinais sejam evidentes aos olhos de quem está passando pelo corredor da maternidade.
Se os resultados experimentais forem confirmados em grandes granjas, esse tipo de sistema pode transformar uma das rotinas mais antigas da suinocultura — esperar e observar o início do parto — em um processo cada vez mais previsível, mensurável e direcionado por dados.
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