Startup usa algoritmos e genética para aumentar o lucro na venda de proteína animal

Roseli Andrion  |  Pesquisa para Inovação – Assim como os humanos, animais de criação como bovinos, aves e peixes têm metabolismo, fisiologia e genética próprias, que ditam seus ritmos de ganho de peso. Consequentemente, alguns animais engordam muito mais rápido do que outros sob o mesmo sistema de criação, o que reduz a produtividade do setor.

Para ajudar os criadores a transformar essa variabilidade biológica em previsibilidade econômica, a startup @Tech desenvolveu uma plataforma de inteligência artificial que prevê o ponto ideal de comercialização dos animais com semanas de antecedência.

A solução estima quanto dinheiro um animal ainda pode render se permanecer na propriedade, resume o engenheiro agrônomo Marcos Iguma, diretor de operações da @Tech. “A partir das informações produzidas nas fazendas, é possível aumentar o lucro da operação antes mesmo de um lote seguir para o frigorífico”, diz o pesquisador ao Pesquisa para Inovação.

O projeto, apoiado pelo programa Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE), da FAPESP, e pela Associação Brasileira de Desenvolvimento Industrial (ABDI), combina zootecnia, economia, genética, inteligência artificial, big data e visão computacional.

A pesquisa começou nos laboratórios da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq) da Universidade de São Paulo (USP), onde a startup foi criada em 2013. A primeira solução desenvolvida foi a plataforma Beef Trader. O sistema utiliza dados de balanças instaladas em pontos estratégicos de circulação dos animais em confinamento, que registram o peso deles quando vão para o cocho ou para o bebedouro sem afetar seu comportamento — já que não há intervenção humana nem manejos estressantes no processo.

O dado é combinado com informações zootécnicas individuais e indicadores econômicos em tempo real, como o preço da arroba. A partir disso, a ferramenta projeta o desempenho futuro do rebanho e calcula diferentes estratégias de comercialização. “Ela consegue estimar, por exemplo, qual o lucro se todos os animais forem vendidos no mesmo dia e quanto esse valor pode aumentar se o lote for dividido em diferentes datas de comercialização”, explica Iguma.

Esse manejo, conhecido como “descasque de lotes”, permite retirar bois com baixa conversão alimentar mais cedo e economizar com a alimentação deles. Nos testes realizados pela empresa, a estratégia elevou em até 30% a lucratividade da bovinocultura de corte. “O principal diferencial não é acompanhar o crescimento dos animais, mas antecipar decisões que normalmente dependem da experiência do produtor”, pontua Iguma.

Ao retirar primeiro os animais que já perderam eficiência, o produtor reduz gastos no item mais oneroso da atividade e mantém em engorda apenas os indivíduos que ainda apresentam potencial de retorno econômico. Enquanto isso, os animais com desempenho superior ganham mais tempo na fazenda para atingir o seu maior valor comercial.

DNA da lucratividade

Paralelamente a esse trabalho, os pesquisadores da startup aperfeiçoaram um indicador amplamente utilizado em programas de melhoramento genético, a diferença esperada na progênie (DEP). Enquanto DEPs tradicionais avaliam características como ganho de peso, habilidade materna e fertilidade, a metodologia da @Tech combina informações sobre o desempenho dos animais com análises obtidas a partir de predições genômicas para antecipar o potencial de lucratividade transmitido por bois e matrizes aos descendentes.

A partir do DNA obtido de amostras de pelo da cauda do animal, a plataforma identifica quais são as combinações genéticas diretamente ligadas ao retorno financeiro. Dessa forma, os pesquisadores detectaram regiões específicas do DNA associadas a características genéticas geradoras de lucratividade econômica.

Com isso, independentemente do animal, é possível estimar o potencial de lucro ainda na fase de engorda – segundo os pesquisadores da empresa, uma solução única no mundo. O uso da tecnologia já está em expansão para diferentes raças na bovinocultura de corte, bem como para zebuínas, usadas para produção de carne, e, mais recentemente, para a bovinocultura leiteira.

Na produção de proteína animal, a alimentação dos animais representa mais de 70% dos custos. Como as despesas fixas da fazenda — salários de funcionários e contas de luz, por exemplo — existem independentemente do desempenho do rebanho, o lucro real do produtor depende diretamente da eficiência biológica do gado. “Ao identificar precocemente quais animais perderam eficiência, o produtor evita gastar recursos com os que já atingiram seu melhor desempenho”, explica Iguma.

Dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) indicam que, anualmente, são abatidos cerca de 32 milhões de bovinos e 6 bilhões de frangos no país. Nesse contexto, a economia de alguns quilos de ração por animal representa milhões de reais poupados na cadeia de produção. Assim, acompanhar de perto a conversão alimentar — ou seja, quanto o animal come e quanto ele de fato transforma dessa alimentação em carne — dita a capacidade do produtor de garantir a rentabilidade do lote.

Novos mercados

Segundo o IBGE, o Brasil tem o maior rebanho comercial de bovinos do mundo e ocupa posição de destaque na produção e na exportação de carne bovina e de frango. “Utilizar melhor os recursos naturais na produção de proteína animal é uma necessidade diante do crescimento da demanda global por alimentos”, destaca Iguma.

Essa percepção levou a @Tech a expandir as pesquisas para a avicultura: a jornada dos algoritmos cruzou as cercas da bovinocultura e chegou às granjas com o Poultry Trader. Enquanto o gado pode ser monitorado por cabeça, a identificação individual de frangos é inviável — um galpão abriga dezenas de milhares de aves ao mesmo tempo.

O software é, então, integrado às bases de dados das próprias agroindústrias, que têm informações de pesagem por amostragem, bem como de volumes de ração e água fornecidos aos animais. Com base nelas, o sistema indica o momento em que as aves devem ser enviadas para o abate para maximizar a rentabilidade do processo e otimizar a logística. Hoje, cerca de 400 aviários da São Salvador Alimentos utilizam a tecnologia desenvolvida pela @Tech.

Mais recentemente, a startup iniciou um projeto-piloto comercial para piscicultura, o Fish Trader. A tecnologia utiliza sensores subaquáticos e técnicas de visão computacional para superar o principal obstáculo do processo: a coleta de biometria de peixes nativos. O método dispensa a retirada dos peixes da água para pesagem e medição, atividades que elevam o estresse do animal, prejudicam o índice de conversão alimentar e alteram parâmetros vitais como temperatura e pH do ambiente aquático.

Indicadores ambientais

Além do ganho financeiro direto, o controle da engorda é benéfico para a sustentabilidade. Segundo a Organização das Nações Unidas para Alimentação e Agricultura (FAO), a pecuária é responsável por cerca de 14,5% das emissões globais de gases de efeito estufa de origem antrópica (oriunda de atividades humanas), o que amplia a importância de tecnologias voltadas ao uso mais eficiente dos recursos.

A plataforma da @Tech produz indicadores ambientais, incluindo estimativas de consumo de água, produção de dejetos e emissões equivalentes de gases de efeito estufa — informações cada vez mais exigidas por frigoríficos, investidores e compradores internacionais. Com clientes no Brasil, no Paraguai e na Bolívia, a startup aposta que decisões baseadas em evidências podem aumentar simultaneamente a rentabilidade e a eficiência da produção animal.

Ao fornecer indicadores ambientais, a ferramenta responde a exigências cada vez mais presentes em mercados internacionais e pode auxiliar produtores no acompanhamento de metas relacionadas à eficiência e às emissões da atividade. A @Tech já mantém estruturas de governança nos Estados Unidos e prospecções ativas na Austrália e pretende levar as tecnologias para esses mercados. “É esse o papel da pesquisa científica: transformar conhecimento em soluções que chegam ao campo e ajudam os produtores a decidirem melhor”, resume Iguma.