*Por Thiago Martins
A pecuária leiteira brasileira vem passando por uma transformação consistente. Segundo o Levantamento Top 100, publicado pela MilkPoint/ABRALEITE em 2026, a produção média diária por animal no Brasil alcançou 36,31 litros, um aumento de aproximadamente 5% em relação ao levantamento anterior, quando a média era de 33,3 litros por vaca.
Esse avanço não é fruto do acaso. Ele reflete uma combinação de fatores que vão desde genética e nutrição até o uso crescente de tecnologia no campo. Nesse contexto, o bem-estar animal passa a ser um elemento central de eficiência produtiva, impactando diretamente os resultados.
Hoje já existem tecnologias capazes de transformar esse entendimento em dados acionáveis. Um bom exemplo são as redes neurais multicamadas, que são modelos computacionais de inteligência artificial, inspirados no cérebro humano, que processam dados sobre a saúde do gado leiteiro.
A partir dos dados sobre os comportamentos dos bovinos, as redes neurais capturam, organizam e processam as informações. Assim, elas aprendem o comportamento de cada animal e detectam os desvios, recomendando ações para melhora de performance na reprodução, sanidade, nutrição e bem-estar do rebanho. Por isso, elas são fundamentais para a produção de leite.
Quando iniciei meus estudos no setor, entendi que o grande trabalho da inteligência artificial começa na análise exploratória profunda em um banco de dados estruturado. É necessário entender como os dados variam e se correlacionam ao longo do tempo, buscando entender como é possível conectá-los em uma matriz com diferentes modelos matemáticos que são utilizados para predição e detecção de eventos ou anomalias.
Hoje, percebo que, ao lidar com sistemas biológicos complexos, a padronização linear de um rebanho é ineficiente. Se você tem uma fazenda com 100 vacas e quer resolver o problema de detecção de cio, você não tem um único problema, mas sim 100. Diferente de máquinas, que são produzidas uniformemente, cada vaca possui um padrão de comportamento e níveis de sensibilidade que são característicos dela mesma. Para ser efetivo, o sistema precisa resolver a individualidade de cada animal, e isso se aplica à sanidade, nutrição e reprodução.
É preciso olhar para a dispersão. O foco deve ser o quanto o indivíduo varia em comparação com ele mesmo. Neste cenário, somente a individualização em escala é capaz de trazer ganhos reais ao monitoramento animal e é por isso, que as redes neurais multicamadas são as únicas ferramentas capazes de realizar detecção e predição com alto desempenho.
O sistema da rede neural precisa estar ajustado individualmente, um a um, com um modelo que aprende ao longo do tempo. Afinal, o comportamento muda e os modelos devem ser ajustados automaticamente.
Até 2019 ou 2020, os sistemas disponíveis no mercado trabalhavam predominantemente com modelos lineares. Neles, as variáveis de entrada geram uma resposta estática para todo o rebanho. Por exemplo: o sistema determinava que, para detectar o cio, a ruminação deveria cair 10% e a atividade subir 10% para todos os animais.
O problema é que, para uma vaca específica, a variação real pode ser de 5%, e o modelo não a detecta; para outra, a variação natural diária pode ser de 20%, gerando constantes falsos positivos.
Modelos lineares não são suficientes para a pecuária de precisão. A inteligência artificial é essencial neste aspecto, porque permite, resumidamente, uma individualização em escala, modelando exclusivamente o comportamento de cada indivíduo de sistemas biológicos complexos.
*Thiago Martins é CEO e Cofundador da Cowmed. É Mestre em Ciência dos Dados pela Universidade Federal de Santa Maria e possui MBA em Finanças Empresariais pelo Ibmec, e em Planejamento Econômico e Financeiro de Empresas pela Fundação Getúlio Vargas.
