Sensores, câmeras, inteligência artificial e grandes bancos de dados começam a mudar a alimentação de bovinos confinados e suínos no Brasil. As tecnologias permitem acompanhar consumo, ganho de peso e comportamento dos animais, além de cruzar essas informações com o preço dos ingredientes para buscar maior retorno econômico.
Na suinocultura, equipamentos instalados nas granjas podem identificar alterações no consumo, no peso e no comportamento dos animais. As informações são processadas por sistemas capazes de recomendar ajustes na alimentação e alertar a equipe sobre possíveis problemas.
Na pecuária de corte, a tecnologia reúne dados históricos dos confinamentos e simula diferentes combinações de ingredientes. O objetivo não é simplesmente encontrar a dieta mais barata, mas a formulação capaz de produzir o melhor resultado financeiro em cada fazenda.
A mudança é relevante porque a alimentação representa uma das principais despesas da produção animal. Na suinocultura independente de Santa Catarina, por exemplo, a ração respondeu por 63% do custo total em maio, segundo a Central de Inteligência de Aves e Suínos da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa).
Em julho, o custo de produção do suíno vivo no Estado alcançou R$ 6,29 por quilo, aumento de 1,3% em relação ao mês anterior. Diante desse peso no orçamento, pequenas melhorias na conversão alimentar podem produzir efeitos importantes sobre a margem da granja.
A nutrição de precisão na suinocultura foi discutida na quinta-feira (13.08), durante o 18º Simpósio Brasil Sul de Suinocultura, realizado em Chapecó, em Santa Catarina. O tema foi apresentado pelo professor da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) Bruno Silva, a convite da empresa de genética Topigs Norsvin.
Segundo o pesquisador, a evolução genética aumentou o potencial produtivo dos suínos, mas também tornou suas exigências nutricionais mais complexas. Modelos baseados em uma única dieta para todo o lote podem não acompanhar adequadamente as diferenças entre animais e as mudanças ocorridas ao longo do ciclo de produção.
“Trabalhamos com curvas exatas, seguindo o padrão diário de exigência do animal, o que evita desperdícios e gera impacto positivo na eficiência pelo gasto de ração”, afirmou Silva.
Câmeras podem estimar o peso sem a necessidade de conduzir constantemente os animais até uma balança. Sensores instalados nos comedouros acompanham o consumo, enquanto microfones e sistemas de monitoramento identificam padrões de comportamento ou sons que podem indicar desconforto e problemas sanitários.
A inteligência artificial organiza essas informações e procura alterações que poderiam passar despercebidas na observação cotidiana. Uma queda no consumo, por exemplo, pode ser identificada antes de provocar perda relevante de desempenho.
“A associação dos registros captados pelos sensores por meio da inteligência artificial permite a tomada de decisão imediata na granja”, disse o pesquisador.
O sistema não significa necessariamente que cada suíno receberá uma alimentação completamente diferente. Dependendo da estrutura da granja, os ajustes podem ocorrer por animal, baia, grupo ou fase produtiva. O princípio é aproximar o fornecimento de nutrientes das necessidades observadas, em vez de trabalhar apenas com médias previamente estabelecidas.
Além de reduzir o desperdício, a estratégia pode diminuir a quantidade de nutrientes eliminados nos dejetos. O fornecimento acima da necessidade eleva o custo da ração sem garantir ganho proporcional de peso e ainda aumenta a presença de nitrogênio e fósforo nos resíduos.
Nos confinamentos bovinos, o avanço ocorre principalmente pela integração entre dados zootécnicos e econômicos. Informações sobre consumo de matéria seca, ganho médio diário, conversão alimentar e características dos lotes são combinadas com os preços do milho, da soja, do caroço de algodão e de coprodutos da indústria de etanol.
Uma plataforma desenvolvida pelo Centro de Pesquisa Nutripura reúne dados de confinamentos parceiros desde 2018. Segundo a empresa, somente em 2025 foram analisadas informações individuais de aproximadamente 200 mil bovinos.
Com essa base, o sistema compara o desempenho obtido em diferentes dietas e simula o efeito das mudanças nos preços dos ingredientes. A análise procura indicar qual formulação apresenta a melhor relação entre custo da alimentação, ganho de peso e valor final do animal.
“O objetivo do Big Data não é encontrar uma dieta universal, mas identificar qual formulação entrega o maior retorno financeiro para a realidade daquela fazenda”, afirmou o diretor de Pesquisa e Desenvolvimento da Nutripura, Leandro Martins.
Big Data é o uso de grandes volumes de informações para identificar padrões e apoiar decisões. Na pecuária, essa análise permite comparar milhares de animais, lotes, dietas e resultados que seriam difíceis de avaliar apenas por planilhas convencionais.
A tecnologia também evidencia que uma mesma formulação não apresenta necessariamente o melhor resultado em todas as regiões. A disponibilidade e o preço dos ingredientes mudam conforme a localização do confinamento, o custo do transporte e a presença de agroindústrias nas proximidades.
Em Mato Grosso, a expansão do etanol de milho aumentou a oferta de coprodutos que podem substituir parte dos ingredientes tradicionais. De acordo com os dados da plataforma, o milho em grão pode representar cerca de 60% da dieta em propriedades do norte do Estado. No sul, essa participação pode ficar próxima de 30%, com maior presença de coprodutos.
Essa diferença impede que uma dieta desenvolvida para determinada região seja reproduzida automaticamente em outra. A formulação precisa considerar preço, disponibilidade, qualidade nutricional e distância entre o fornecedor e a propriedade.
A ração de menor preço por tonelada também não é necessariamente a mais rentável. Uma dieta barata pode reduzir o ganho de peso, elevar o tempo de confinamento ou piorar a conversão alimentar. Em sentido contrário, uma formulação mais cara pode gerar margem superior caso melhore suficientemente o desempenho dos animais.
Os sistemas ainda podem testar antecipadamente mudanças de mercado ou de regulamentação. É possível simular, por exemplo, o impacto da retirada de determinado aditivo e comparar alternativas antes de alterar a alimentação de todo o rebanho.
Apesar do avanço, a inteligência artificial não substitui o nutricionista nem elimina a necessidade de acompanhamento dos animais. A confiabilidade das recomendações depende da qualidade dos dados, da calibração dos equipamentos e da correta interpretação das informações.
O investimento também precisa ser compatível com a escala e a realidade econômica da propriedade. Sensores sem manutenção, falhas de conectividade ou registros incompletos podem levar a conclusões equivocadas. Antes da compra, o produtor deve avaliar o custo da tecnologia, o suporte oferecido e o prazo esperado para recuperar o investimento.
A tendência comum às duas cadeias é transformar a alimentação em uma decisão mais dinâmica. Na granja, os equipamentos acompanham continuamente os animais. No confinamento, os algoritmos comparam desempenho e preços para revisar a formulação sempre que as condições mudam.
Para produtores de suínos e bovinos, a principal promessa não é uma dieta elaborada pela máquina, mas maior capacidade de decidir. Quando dados confiáveis, conhecimento técnico e gestão econômica trabalham juntos, a tecnologia pode reduzir desperdícios e ampliar a margem sem comprometer a saúde e o desempenho dos animais.
