Reconhecimento facial pode baratear exportações de gado

3 de maio de 2021 4 mins. de leitura
Tecnologia desenvolvida pela Embrapa tem o potencial de substituir a emissão do documento necessário para exportar carne de gado

Tendências e Tecnologia

Cada vez mais tecnologias surgem para aplicação na agricultura e pecuária, como drones, equipamentos autônomos, big data, internet das coisas e melhoramento genético. Saiba mais no Estadão Summit Agro sobre as tecnologias e tendências que estão revolucionando o agronegócio no Brasil e no mundo.

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Depois da internet das vacas, o reconhecimento facial do gado promete revolucionar a cadeia produtiva da carne bovina ao permitir o monitoramento de um grande contingente de animais com um baixo custo. A tecnologia brasileira pode agilizar a emissão da Guia de Trânsito Animal, necessária para a exportação da proteína.

O Brasil tem o maior rebanho comercial de bois do mundo, com 222 milhões de cabeças. Com um brinco a US$ 4 em média, seriam necessários aproximadamente US$ 888 milhões somente para instalar o dispositivo para monitorar os animais. O valor seria equivalente a mais de 10% dos US$ 7,4 bilhões exportados pelo Brasil em carne bovina, de acordo com a base de dados Estatísticas de Comércio Exterior do Agronegócio Brasileiro (Agrostat), mantido pelo Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (Mapa).

A invenção, desenvolvida pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), utiliza inteligência artificial (IA) e aprendizagem das máquinas (machine learning) para efetuar o reconhecimento do gado a partir de câmeras, instaladas no campo ou em cochos, e de drones. O algoritmo é capaz de identificar os animais a partir do dorso, do perfil, da lateral e da face de cada bovino.

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Desenvolvimento do reconhecimento facial

27 mil imagens foram utilizadas para alcançar a precisão de 99% em sistema com inteligência artificial. (Fonte: Embrapa/Reprodução)
27 mil imagens foram utilizadas para alcançar a precisão de 99% em sistema com inteligência artificial. (Fonte: Embrapa/Reprodução)

O cientista da computação Fabrício de Lima Weber, líder da pesquisa durante seu mestrado na Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul (UEMS), foi o responsável por utilizar um sistema de redes neurais convolucionais (CNNs), a partir de três modelos de arquitetura de redes neurais, para a identificação do bovino Pantaneiro.

A tecnologia, testada em um experimento com 27 mil imagens, apresentou taxas de precisão entre 98,87% e 99,86%, bem como um tempo total de processamento de arquivos de pouco mais de 13 horas. O teste ocorreu em duas etapas: a primeira de aprendizagem da máquina; e a segunda da validação de imagens de 51 animais, com idades variadas e ambos os sexos.

O próximo objetivo dos cientistas é repetir o feito com gado Nelore, que representa a raça de corte mais disseminada no Brasil. A ideia é criar um aplicativo de celular para possibilitar a aplicação da tecnologia de forma facilitada e em larga escala.

Pecuária do futuro

Reconhecimento facial é uma tecnologia não invasiva e mais barata do que os brincos usados atualmente. (Fonte: Embrapa/Reprodução)
Reconhecimento facial é uma tecnologia não invasiva e mais barata do que os brincos usados atualmente. (Fonte: Embrapa/Reprodução)

A tecnologia de reconhecimento facial, além de ser mais econômica, permite um monitoramento mais simplificado e com maior conforto animal. A implantação dos brincos é um procedimento invasivo que gera estresse no gado.

A contensão dos animais é necessária tanto para implantar e reimplantar os eletrônicos quanto em cada leitura de dados. Além disso, os bois podem ser machucados na colocação do brinco, o que pode causar infecções oportunistas causadas por moscas.

O desenvolvimento do sistema faz parte do projeto Pecuária do Futuro, mantido pela Embrapa, que prevê a aplicação da tecnologia da informação aos sistemas de produção de gado de corte para construir uma pecuária mais sustentável, atendendo aos anseios dos consumidores e da sociedade em geral.

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Fonte: Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Ministério da Agricultura, Pecuária e do Abastecimento (Mapa). 

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