O uso de Inteligência Artificial (IA) está se tornando cada vez mais importante para promover práticas sustentáveis e eficientes na avicultura e pecuária. Ao fornecer informações valiosas a agricultores e produtores, a IA os auxilia na otimização de operações, melhoria da eficácia, produtividade, sustentabilidade e, em última instância, na saúde e bem-estar de seus animais. Além disso, a IA auxilia os tomadores de decisão no diagnóstico e avaliação de riscos de mortalidade e morbidade, na previsão e monitoramento de surtos de doenças, além de planejar políticas de saúde.
A Inteligência Artificial é um amplo campo da informática que busca criar sistemas capazes de realizar tarefas comumente atribuídas à inteligência humana, como raciocínio, resolução de problemas, compreensão da linguagem natural, reconhecimento de padrões e tomada de decisões. Nesse contexto, o Aprendizado de Máquina, também conhecido como machine learning em inglês (ML), uma subdisciplina da IA, desempenha um papel crucial ao permitir que os computadores aprendam a partir de dados e executem tarefas sem instruções explícitas sobre como fazê-lo. Essas tarefas podem incluir classificação, previsão e segmentação de dados desconhecidos.
Inteligência Artificial na indústria pecuária
A IA está transformando e auxiliando a indústria pecuária na exportação de produtos, especialmente na produção leiteira, abordando desafios importantes por meio da automação de tarefas como alimentação, acompanhamento de peso e contagem de gado.
“A pecuária de precisão digital, apoiada por IA e tecnologia de sensores, oferece soluções inovadoras para problemas persistentes na indústria de exportação de gado leiteiro. Essas tecnologias disruptivas facilitam a monitorização em tempo real, a intervenção proativa e a tomada de decisões baseada em dados, prometendo um melhor bem-estar animal, produtividade e operações eficientes na cadeia de suprimentos”. [1]
Inteligência Artificial na avicultura
Um uso significativo da IA na indústria avícola é a identificação de padrões entre dados diversos e não estruturados usados para monitorar a saúde animal. Um estudo recente realizado pela Universidade de Nottingham [2] utilizou big data e ML para a vigilância da resistência a antimicrobianos (RAM) na indústria de produção animal. Este estudo mostrou resultados promissores na luta contra a RAM. Os pesquisadores focaram em Escherichia coli como indicador de resistência antimicrobiana no intestino das aves. Os resultados mostram uma correlação clínica entre o intestino das aves, o resistoma (todos os genes de resistência a antimicrobianos detectados) e o ambiente da fazenda, como umidade, temperatura e genes de resistência a antibióticos (GRAs).
A aprendizagem automática desempenhou um papel crucial na análise de dados e na realização de previsões no estudo. Os pesquisadores desenvolveram um método baseado em aprendizagem automática para prever a resistência a antibióticos nas bactérias Escherichia coli usando dados coletados da comunidade microbiana e do resistoma no intestino das aves. Os modelos treinados puderam prever com precisão a resistência a antibióticos da E. coli a partir de características extraídas do microbioma intestinal e dados do resistoma, o que pode ajudar a enfrentar os desafios da resistência a antimicrobianos em ambientes agrícolas.
Nossa solução baseada em IA
A Inteligência Artificial tem o potencial de revolucionar a indústria de produção animal de várias maneiras. Na PhageLab®, desenvolvemos uma plataforma de diagnóstico poderosa que se baseia na sinergia entre ferramentas baseadas em IA e equipes científicas especializadas capazes de fornecer uma análise epidemiológica complexa e detalhada das comunidades microbianas. Nossa tecnologia nos permite obter um perfil microbiológico completo das bactérias e acelerar o desenvolvimento de produtos personalizados adaptados às necessidades específicas de nossos clientes. Um dos principais casos de uso de nossas ferramentas baseadas em ML é utilizar os conhecimentos obtidos de nossos processos de análise bioinformática para ajudar nossos cientistas a selecionar os fagos mais apropriados para cada formulação, reduzindo o tempo necessário para desenvolvê-la.
[1] Neethirajan, S. Artificial Intelligence and Sensor Technologies in Dairy Livestock Export: Charting a Digital Transformation. Sensors 2023, 23, 7045. https://doi.org/10.3390/s23167045
[2] Baker, M., Zhang, X., Maciel-Guerra, A. et al. Machine learning and metagenomics reveal shared antimicrobial resistance profiles across multiple chicken farms and abattoirs in China. Nat Food 4, 707–720 (2023). https://doi.org/10.1038/s43016-023-00814-w
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