Uma pesquisa de doutorado conduzida pelo médico-veterinário Feliciano Benedetti de Freitas, técnico da Associação Brasileira dos Criadores de Zebu (ABCZ) há 15 anos, indica que a combinação de ultrassonografia e algoritmos de inteligência artificial pode tornar mais rápida e precisa a seleção genética da raça Nelore.
Predição de prenhez
No primeiro artigo da tese, Freitas aplicou modelos de machine learning a dados fenotípicos de 1.167 novilhas da Fazenda Porto do Campo, da Agropecuária Fogliatelli (MT). O método apontou, com antecedência, quais fêmeas têm maior probabilidade de emprenhar precocemente, permitindo reduzir o intervalo entre gerações e otimizar o manejo reprodutivo.
Avaliação de carcaça
O segundo artigo analisou informações de mais de 6 mil animais da Fazenda Araponga, em Jaciara (MT). A pesquisa mediu, por ultrassonografia, quatro características de carcaça — área de olho de lombo (AOL), espessura de gordura subcutânea (EGS), marmoreio (MAR) e índice RATIO — e avaliou sua herdabilidade e correlação genética com o peso corporal. Os resultados revelaram herdabilidade de moderada a alta para todos os atributos, indicando que é possível direcionar acasalamentos para obter animais mais precoces, com melhor rendimento e carne de qualidade superior.
Impacto prático
Segundo o autor, a ferramenta viabiliza decisões baseadas em dados objetivos, aproximando o modelo brasileiro de critérios já adotados nos Estados Unidos, onde características como AOL, EGS e MAR influenciam diretamente o pagamento ao produtor. A integração de tecnologia e genética promete rebanhos mais produtivos e lucrativos, além de carne com maior valor agregado.
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Com informações de Canal Rural