Modelo desenvolvido a partir de dados de bovinos combina histórico produtivo, idade, temperatura e chuva para antecipar o desempenho do rebanho no mês seguinte
A IA consegue prever quanto o gado vai ganhar de peso com semanas de antecedência ao cruzar informações dos animais com condições climáticas. É o que indica um estudo publicado na revista científica Smart Agricultural Technology, que utilizou aprendizado de máquina para projetar o ganho de peso de bovinos no mês seguinte.
A pesquisa analisou 756 registros de 108 animais mantidos na fazenda experimental da Charles Sturt University, na Austrália. Em vez de utilizar inteligência artificial apenas para estimar o peso atual do gado, os pesquisadores desenvolveram modelos voltados à previsão do desempenho futuro do rebanho.
Como a IA consegue prever quanto o gado vai ganhar de peso
Os pesquisadores testaram três métodos de aprendizado de máquina: Random Forest, Support Vector Regression e Long Short-Term Memory.
Os algoritmos receberam informações anteriores sobre o desempenho dos bovinos e foram posteriormente enriquecidos com três variáveis adicionais: idade, temperatura e precipitação.
A melhor resposta veio do Random Forest. Com todas essas informações incorporadas, o modelo alcançou R² de 0,973, além de RMSE de 0,040 e MAE de 0,033.
O resultado indica forte capacidade de explicar as variações observadas no conjunto analisado. Isso não significa, porém, que o sistema tenha “97,3% de precisão”, já que o R² mede a relação entre as previsões do modelo e os valores observados.
Clima melhora a capacidade de previsão
A inclusão de chuva e temperatura tem importância prática porque o desenvolvimento dos bovinos não depende apenas da idade ou do peso anterior.
Mudanças climáticas podem alterar disponibilidade e qualidade das pastagens, consumo de alimento e condições ambientais enfrentadas pelos animais. Por isso, integrar dados meteorológicos ao histórico produtivo permite construir modelos mais próximos da realidade do sistema de produção.
No estudo australiano, a combinação de clima, idade e registros anteriores dos animais apresentou desempenho superior às abordagens baseadas em menos informações.
Previsão pode ajudar no planejamento da fazenda
Se modelos desse tipo forem validados em diferentes sistemas de produção, uma das principais aplicações estará no planejamento.
Ao identificar antecipadamente que determinado lote tende a apresentar ganho abaixo do esperado, o produtor pode investigar fatores como oferta de pastagem, suplementação, manejo e condição dos animais antes do fechamento do ciclo.
A tecnologia também pode contribuir para decisões relacionadas a:
- planejamento alimentar;
- organização dos lotes;
- projeção do desempenho produtivo;
- programação de venda ou permanência dos animais;
- acompanhamento dos efeitos das condições climáticas.
A proposta não é substituir o produtor, o nutricionista ou o técnico responsável pela fazenda, mas transformar dados acumulados no campo em informações úteis para a tomada de decisão.
IA consegue prever quanto o gado vai ganhar de peso, mas ainda há limitações
Apesar do resultado elevado, o experimento foi realizado com um número limitado de animais e dentro das condições de uma única propriedade.
Raça, genética, alimentação, qualidade da pastagem, manejo, localização e regime climático podem alterar significativamente o desempenho bovino. Dessa forma, um modelo treinado em determinado ambiente não pode ser aplicado automaticamente a qualquer fazenda mantendo os mesmos resultados.
O avanço para uso comercial depende de validações com rebanhos maiores e sistemas produtivos diferentes, além de bases de dados confiáveis.
Outros estudos mostram avanço da IA na pecuária
A previsão de ganho futuro faz parte de um movimento mais amplo de utilização de inteligência artificial na produção animal.
Um trabalho publicado em 2025 na revista Discover Computing utilizou fatores como peso anterior, raça, tipo de pastejo e movimentação dos bovinos para prever crescimento. Entre os algoritmos avaliados, o modelo baseado em árvore de decisão alcançou R² de 0,927.
Já uma pesquisa publicada em 2026 na Scientific African adotou outra abordagem. Os cientistas analisaram 172 bovinos de quatro raças e utilizaram medidas corporais para estimar o peso vivo. O melhor modelo chegou a R² de 0,9891.
Neste caso, o objetivo era calcular o peso atual do animal a partir das características físicas, enquanto o estudo australiano busca antecipar quanto peso o rebanho poderá ganhar posteriormente.
Embrapa também pesquisa pesagem sem balança
No Brasil, a Embrapa já desenvolveu pesquisas envolvendo visão computacional e inteligência artificial para estimar peso bovino.
Um dos trabalhos utilizou imagens de animais Girolando para extrair medidas corporais relacionadas ao peso.
Outra linha de pesquisa avançou para o monitoramento de bovinos Nelore confinados com drones. Trabalho apresentado pela Embrapa Agricultura Digital utilizou aproximadamente 10 mil imagens de 110 animais, captadas ao longo de operações realizadas entre julho e outubro de 2024.
A proposta é identificar medidas corporais automaticamente e desenvolver sistemas capazes de estimar peso sem depender exclusivamente da passagem dos animais por balanças.
Pecuária de precisão entra na fase preditiva
Durante anos, boa parte das tecnologias pecuárias esteve concentrada em registrar o que acontecia dentro da fazenda: peso, movimentação, consumo, localização e comportamento.
A inteligência artificial começa a acrescentar uma nova etapa a esse processo: tentar antecipar o que poderá acontecer.
Prever ganho de peso com antecedência pode permitir que o produtor transforme informações históricas e climáticas em decisões mais rápidas sobre manejo, alimentação e estratégia comercial.
O estudo ainda não representa uma solução pronta para qualquer propriedade, mas mostra como a pecuária de precisão pode avançar da simples coleta de informações para modelos capazes de projetar o desempenho futuro do rebanho.
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ℹ️ Conteúdo publicado pela estagiária Ana Gusmão sob a supervisão do editor-chefe Thiago Pereira
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