Aplicação de métodos de visão computacional na nutrição animal e na bovinocultura

Abstract

A inteligência computacional, um ramo da ciência da computação que simula a capacidade humana de aprendizagem e tomada de decisão, tem se mostrado uma aliada estratégica na modernização da nutrição animal. Este trabalho tem como objetivo realizar uma revisão bibliográfica sobre a aplicação de métodos computacionais avançados, como redes neurais artificiais, aprendizado de máquina e visão computacional, no contexto da nutrição animal, especialmente nas cadeias de bovinocultura de corte e leiteira. A pesquisa destaca como essas tecnologias têm sido utilizadas para prever ganho de peso, estimar a área de olho de lombo por meio de imagens 3D, monitorar comportamento e saúde animal, além de detectar distúrbios nutricionais e minimizar a emissão de gases de efeito estufa. Observa-se que, ao integrar algoritmos inteligentes com sensores e sistemas automatizados, é possível individualizar dietas, prever necessidades nutricionais e identificar precocemente desequilíbrios alimentares. Apesar dos avanços, a adoção dessas ferramentas ainda enfrenta desafios relacionados ao custo, necessidade de capacitação técnica e infraestrutura. Conclui-se que a inteligência computacional representa uma ferramenta promissora para tornar a nutrição animal mais precisa, eficiente e sustentável, contribuindo para o bem-estar animal e a competitividade da pecuária moderna.

Computational intelligence, a branch of computer science that simulates human learning and decision-making capabilities, has emerged as a strategic ally in the modernization of animal nutrition. This study aims to conduct a literature review on the application of advanced computational methods such a artificial neural networks, machine learning, and computer vision in the context of livestock animal nutrition, particularly in beef and dairy cattle systems. The research highlights how these technologies have been used to predict weight gain, estimate ribeye area through 3D imaging, monitor animal behavior and health, detect nutritional disorders, and reduce greenhouse gas emissions. By integrating intelligent algorithms with sensors and automated systems, it becomes possible to individualize diets, forecast nutritional needs, and identify imbalances at early stages. Despite technological progress, the adoption of these tools still faces challenges related to cost, technical training, and infrastructure requirements. It is concluded that computational intelligence is a promising tool to make animal nutrition more precise, efficient, and sustainable, contributing to animal welfare and the competitiveness of modern livestock farming