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Tecnologia

O papel transformador da inteligência artificial na avicultura e na agropecuária

Descubra o papel transformador da inteligência artificial na avicultura e na agropecuária para otimizar processos e aumentar a eficiência

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África do Sul entra em período crítico enquanto Nigéria concentra novos surtos de Influenza aviária no continente

A utilização da Inteligência Artificial (IA) na agropecuária tem gerado grandes avanços, principalmente no setor avícola. Carlos Tadeu Pippi Salle, professor aposentado da UFRGS, destacou que a avicultura, que antes era relegada a um segundo plano, foi “altamente eficaz na transformação de proteína vegetal em animal, revolucionando a avicultura industrial”. Desde 2001, o departamento de Medicina Veterinária da UFRGS conduz pesquisas com redes neurais artificiais e modelos preditivos de IA para auxiliar na tomada de decisão de médicos veterinários em granjas.

A tecnologia, segundo Salle, pode ser usada em diversos aspectos do manejo dos animais, desde tratamentos e aplicação de vacinas até reprodução e venda. No entanto, ele ressalta que “essas ferramentas não substituem o conhecimento”, e que a IA é uma ferramenta que precisa ser usada com coragem e desinibição.

A utilização de IA na agropecuária foi o tema central das palestras de abertura do 14º Salão de Iniciação Científica e de Inovação Tecnológica (14º Sicit). A professora Erli Schneider Costa, da Uergs, apresentou a IA como uma ferramenta que otimiza o trabalho, não o substitui, e que está se integrando profundamente ao ambiente acadêmico. Ela destacou que a IA tem sido aplicada para a automação da coleta e análise de dados, identificação de padrões complexos, geração de novas hipóteses e otimização de experimentos.

A professora Erli citou exemplos práticos de IA no setor agropecuário, como a previsão de safra com análise climática e do solo, o monitoramento de pragas com sensores e drones, e a otimização da irrigação. Como exemplo, ela mencionou uma fazenda paulista que implementou um sistema de irrigação inteligente e monitoramento por IA que reduziu em 30% o consumo de água, aumentou em 20% a produtividade da soja e diminuiu em 26% o uso de defensivos agrícolas.

Apesar dos benefícios, a professora Erli pontuou desafios persistentes: a necessidade de dados de alta qualidade, a compreensão de como os modelos operam e o uso ético e responsável da ferramenta.

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