André Luiz Casagrande

Jornalista especializado em agronegócio


Pesquisa em bovinos utiliza inteligência artificial e redes neurais

17/06/2022

Pesquisa em bovinos utiliza inteligência artificial e redes neurais Metodologia foi testada em bois da raça Nelore. (Foto: Divulgação)

Metodologia para a predição genômica da maciez da carne foi testada em animais da raça Nelore

Pesquisadores brasileiros estão se destacando no cenário científico internacional com estudos sobre melhoramento genético de bovinos. Nesse sentido, o site Wiley Online Library apresentou os artigos mais citados publicados pela revista científica internacional Journal of Animal Breeding and Genetics (JABG). Entre eles, estão artigos sobre duas pesquisas da Associação Nacional de Criadores e Pesquisadores (ANCP), conduzidas em parceria com Embrapa Cerrados, Universidade Federal de Goiás (UFG) e Universidade Estadual de São Paulo (Unesp) – Jaboticabal.

Um dos artigos faz parte do projeto de pós-doutorado, financiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp), do pesquisador associado da ANCP e pesquisador da Cobb-Vantress – Siloam Springs, Fernando Brito, que apresenta uma nova metodologia para a predição genômica da maciez da carne de bovinos Nelore, utilizando inteligência artificial e redes neurais.

Nesse método, é possível aumentar a confiabilidade dos valores genéticos dos animais preditos para essa importante característica, a maciez da carne, que, apesar da dificuldade de mensuração e da baixa adoção como critério de seleção, tem alto impacto no valor agregado da carcaça produzida, na aceitabilidade do produto pelo mercado consumidor e na rentabilidade do sistema de produção.

Segundo Brito, a maciez da carne é uma característica multifatorial e é determinada por vários genes de efeito menor. “A ação desses genes sobre a maciez da carne pode não ser linear. Por conta disso, nós propusemos a utilização de redes neurais artificiais, as quais são capazes de capturar estes efeitos”, relata.

“Adicionalmente, se pensarmos em formas de otimizar e direcionar acasalamentos, a utilização de efeitos de dominância + efeitos genéticos aditivos podem auxiliar na tomada de decisão, promovendo o acasalamento entre animais de forma direcionada e com maximização do efeito de heterose”, pondera.

Conforme explica Brito, uma das vantagens desse método é a maior acurácia de predição dos valores genéticos dos animais. “Entretanto, é preciso ressaltar a importância do desenvolvimento e a aplicação de redes neurais artificiais que utilizem várias características ao mesmo tempo”, esclarece. “Isso porque, em sua maioria, as características de interesse econômico são correlacionadas, e às vezes a seleção indireta pode ser recomendada, principalmente se pensarmos na adoção de índices de seleção”, destaca

Redes neurais artificiais

De acordo com o pesquisador associado à ANCP, as redes neurais artificiais são técnicas antigas e bastante utilizadas. “Temos carros que podem dirigir sozinhos, reconhecimento facial e de voz, etc. Já na área zootécnica, tem-se utilizado imagens de animais para predizer seu peso, auxiliar no manejo e para detectar possíveis problemas de saúde do rebanho. Tudo isso com o auxílio de modelos de redes neurais”, explica.

Brito afirma que, atualmente, os modelos utilizados para predizer os valores genéticos dos animais (animal misto) apresentam uma acurácia relativamente boa e equiparável aos obtidos por meio de redes neurais. “A maciez da carne foi uma das poucas características que apresentaram grande melhoria em termos de acurácia”, informa. Acrescenta, ainda, que esse estudo deve ser atualizado com a inclusão de novos animais, além da introdução de mais características simultaneamente. 

“Se o tempo para gerar os valores genéticos não for um problema, e a acurácia de predição se provar efetivamente melhor que o atual modelo animal misto, essa tecnologia poderá ser empregada em larga escala em curto tempo”, prevê o pesquisador. “As empresas de melhoramento genético já possuem suporte computacional para gerar valores genéticos baseados em redes neurais artificiais, logo seu custo seria mínimo, comparado aos seus benefícios.”.

O cientista diz que o produtor que entende a importância de se utilizar animais testados, avaliados e com valores genéticos de elevada confiabilidade estaria se beneficiando por utilizar animais cujas DEP são mais confiáveis. Nesse sentido, ele questiona: “Será que o mercado está pronto para pagar por carne de melhor qualidade e mais macia?” Este, na sua opinião, “é o ponto principal que deve ser discutido para melhor entender o impacto da utilização de animais de maior acurácia para maciez da carne na rentabilidade do sistema de produção”.

Os dois artigos publicados pela revista científica internacional JABG contam também com a participação de co-autoria do presidente da ANCP, Raysildo Lôbo, do segundo vice-presidente da ANCP Claudio Magnabosco, do diretor de Pesquisa e Inovação da ANCP, Fernando Baldi, além dos pesquisadores associados ANCP Guilherme J. M. Rosa, professor pesquisador da Universidade de Wisconsin – Madison/EUA, Eduardo Eifert e Marcos Fernando Costa, ambos da Embrapa.

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