{"id":3985,"date":"2026-05-07T13:08:04","date_gmt":"2026-05-07T16:08:04","guid":{"rendered":"https:\/\/cowmed.com.br\/?p=3985"},"modified":"2026-05-07T13:08:04","modified_gmt":"2026-05-07T16:08:04","slug":"individualizacao-em-escala-o-uso-da-ia-e-o-futuro-da-pecuaria-de-precisao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cowmed.com.br\/blog\/individualizacao-em-escala-o-uso-da-ia-e-o-futuro-da-pecuaria-de-precisao\/","title":{"rendered":"Individualiza\u00e7\u00e3o em escala: O uso da IA \u00e9 o futuro da pecu\u00e1ria de precis\u00e3o"},"content":{"rendered":"\n

A tecnologia no campo evoluiu e cada vez mais, o diferencial da pecu\u00e1ria moderna n\u00e3o est\u00e1 apenas na coleta de dados, mas na capacidade de interpret\u00e1-los com intelig\u00eancia. Em artigo publicado recentemente, o CEO e cofundador da Cowmed<\/strong>, Thiago Martins<\/strong>, aborda como as redes neurais multicamadas v\u00eam redefinindo o monitoramento animal e ampliando a efici\u00eancia da pecu\u00e1ria leiteira brasileira.<\/p>\n\n\n\n

Segundo dados citados no artigo, divulgados pelo levantamento Top 100 da MilkPoint\/ABRALEITE<\/strong>, a produ\u00e7\u00e3o m\u00e9dia di\u00e1ria por animal no Brasil chegou a 36,31 litros <\/strong>em 2026, um crescimento<\/strong> de aproximadamente 5% <\/strong>em rela\u00e7\u00e3o ao levantamento anterior, quando a m\u00e9dia era de 33,3 litros por vaca. Esse avan\u00e7o n\u00e3o \u00e9 fruto do acaso e para Thiago, a melhora est\u00e1 diretamente ligada \u00e0 combina\u00e7\u00e3o entre gen\u00e9tica, nutri\u00e7\u00e3o, manejo e principalmente, tecnologia aplicada ao bem-estar animal.<\/p>\n\n\n\n

O desafio da individualidade animal<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

No texto, o CEO explica que um dos maiores desafios da pecu\u00e1ria de precis\u00e3o \u00e9 compreender que cada animal possui padr\u00f5es biol\u00f3gicos e comportamentais \u00fanicos.<\/strong> \u201cSe voc\u00ea tem uma fazenda com 100 vacas e quer resolver o problema de detec\u00e7\u00e3o de cio, voc\u00ea n\u00e3o tem um \u00fanico problema, mas sim 100\u201d, destaca o artigo.<\/p>\n\n\n\n

Essa l\u00f3gica rompe com a ideia de que um sistema linear, com par\u00e2metros fixos aplicados para todo rebanho ser\u00e3o eficazes para detectar cio ou problemas de sa\u00fade nos animais, pois cada vaca responde de maneira diferente. Enquanto alguns animais apresentam altera\u00e7\u00f5es sutis, outros possuem varia\u00e7\u00f5es naturais muito maiores, o que pode gerar falhas de detec\u00e7\u00e3o ou falsos positivos.<\/p>\n\n\n\n

\u201cAt\u00e9 2019 ou 2020, os sistemas dispon\u00edveis no mercado trabalhavam predominantemente com modelos lineares. Neles, as vari\u00e1veis de entrada geram uma resposta est\u00e1tica para todo o rebanho. Por exemplo: o sistema determinava que, para detectar o cio, a rumina\u00e7\u00e3o deveria cair 10% e a atividade subir 10% para todos os animais. O problema \u00e9 que, para uma vaca espec\u00edfica, a varia\u00e7\u00e3o real pode ser de 5%, e o modelo n\u00e3o a detecta; para outra, a varia\u00e7\u00e3o natural di\u00e1ria pode ser de 20%, gerando constantes falsos positivos\u201d relata Thiago.  <\/p>\n\n\n\n

Ou seja, na pr\u00e1tica modelos lineares n\u00e3o s\u00e3o suficientes para a pecu\u00e1ria de precis\u00e3o.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

A import\u00e2ncia da intelig\u00eancia artificial aplicada ao campo<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u00c9 nesse contexto que entram as redes neurais multicamadas<\/strong>: modelos de intelig\u00eancia artificial inspirados no funcionamento do c\u00e9rebro humano, capazes de aprender continuamente com os dados gerados pelos animais. <\/p>\n\n\n\n

A partir das informa\u00e7\u00f5es captadas pelos sensores, como:<\/p>\n\n\n\n