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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorSILVA, J. P. da
dc.contributor.authorPEIXOTO, J. de O.
dc.contributor.authorBROCH, A. C.
dc.contributor.authorGOPINGER, E.
dc.contributor.authorNIVA, C. C.
dc.contributor.authorNUNES, E. de O.
dc.contributor.authorKRABBE, E. L.
dc.date.accessioned2026-05-29T19:51:09Z-
dc.date.available2026-05-29T19:51:09Z-
dc.date.created2026-05-29
dc.date.issued2026
dc.identifier.citationConcórdia: Embrapa Suínos e Aves, 2026.
dc.identifier.issn2965-8047
dc.identifier.urihttp://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1187250-
dc.descriptionEste documento marca o início formal da aplicação sistemática de visão computacional e aprendizado de máquina à pesquisa animal na Embrapa Suínos e Aves. As três aplicações apresentadas são: detecção automatizada de fertilidade em ovos, análise de preferência alimentar em leitões e rastreamento de mobilidade em frangos de corte. Com essas aplicações demonstra-se que transformação tecnológica na pecuária brasileira é viável, replicável e pode ser iniciada com investimentos acessíveis. Cada projeto alcançou objetivos científicos robustos utilizando metodologias transparentes: câmeras comerciais, computadores convencionais e software de código aberto. Esta escolha metodológica foi estratégica, validando que inovação em Inteligência Artificial (IA) pode ser implementada imediatamente por instituições de pesquisa e pelo setor produtivo com recursos disponíveis no mercado brasileiro. A expertise crítica para aplicar IA já existe nos pesquisadores que conhecem profundamente seus sistemas de produção. A capacidade de identificar variáveis relevantes e formular perguntas científicas claras é mais determinante que acesso a supercomputadores. IA amplifica conhecimento zootécnico, veterinário, nutricional e genético - não o substitui. A máquina aprende o que o especialista ensina. Os métodos documentados aqui são intencionalmente detalhados para facilitar replicação em outras unidades da Embrapa e instituições de pesquisa, empresas de Tecnologia de Informação (TI), estudantes, entre outros. As aplicações descritas sinalizam oportunidades concretas para o setor produtivo. Rastreabilidade objetiva, certificação de bem-estar e eficiência produtiva documentada são diferenciais competitivos crescentes em mercados sofisticados. Parcerias estratégicas podem acelerar a transformação de protótipos cientificamente validados em soluções comerciais que agreguem valor à cadeia produtiva. Este trabalho demonstra a capacidade instalada e a visão estratégica da Embrapa em agricultura digital. Investimento continuado em infraestrutura especializada e formação de equipes ampliará significativamente a escala e velocidade de inovação, fortalecendo a posição competitiva da pecuária nacional em cenário global cada vez mais tecnológico. Após esta apresentação, o documento contextualiza IA na produção animal e apresenta o CLADIA - Comitê Local de Aplicação e Desenvolvimento de Inteligência Artificial, formalizado em 2025 para coordenar esforços da Unidade. As três seções seguintes detalham metodologias, resultados e lições de cada aplicação. Documentamos sucessos, desafios e decisões metodológicas com transparência essencial para que outros pesquisadores aprendam com nossa experiência e avancem mais rapidamente. Alinhado aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável da ONU - particularmente ODS 2 (Fome Zero e Agricultura Sustentável), ODS 9 (Indústria, Inovação e Infraestrutura) e ODS 12 (Consumo e Produção Responsáveis) - este trabalho reafirma o compromisso da Embrapa com inovação responsável, rigor científico e impacto real para a sociedade brasileira. Este documento oferece exemplos concretos de aplicação de IA à pesquisa animal, servindo como ponto de partida para que outros visualizem oportunidades em seus próprios contextos e acelerem a transformação digital da pecuária brasileira.
dc.language.isopor
dc.relation.ispartofseries(Embrapa Suínos e Aves. Documentos, 268).
dc.rightsopenAccess
dc.subjectPesquisa agropecuária
dc.subjectEmbrapa suínos e aves
dc.subjectInteligência artificial
dc.subjectSistema operacional
dc.titleO Marco da Inteligência Artificial (IA) na pesquisa animal da Embrapa Suínos e Aves.
dc.typeFolhetos
dc.subject.thesagroTecnologia
dc.subject.thesagroInovação
dc.format.extent241 P.
riaa.ainfo.id1187250
riaa.ainfo.lastupdate2026-05-29
dc.contributor.institutionJOSEANE PADILHA DA SILVA, CNPSA; JANE DE OLIVEIRA PEIXOTO, CNPSA; ANA CAROLINA BROCH, INSTITUTO FEDERAL CATARINENSE; EDENILSE GOPINGER, BOLSISTA CNPQ; CINTIA CARLA NIVA, CNPSA; ESTELA DE OLIVEIRA NUNES, CNPSA; EVERTON LUIS KRABBE, CNPSA.
Aparece nas coleções:Série Documentos (CNPSA)

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