Na coluna Gestão Robusta desta sexta-feira (18), André Luiz Casagrande fala sobre a pesquisa de doutorado do médico-veterinário Feliciano Benedetti de Freitas, da ABCZ, que utiliza inteligência artificial e dados genéticos para impulsionar a produtividade da raça Nelore. O trabalho foi desenvolvido na UFMT com foco em melhorar a rentabilidade da carne bovina nacional por meio da seleção de animais com melhor desempenho reprodutivo e de carcaça.
No primeiro estudo, Freitas utilizou algoritmos de aprendizado de máquina para prever a taxa de concepção em novilhas, destacando o uso de Redes Neurais Artificiais e Random Forest como ferramentas promissoras para auxiliar na gestão reprodutiva. O segundo artigo avaliou características como peso, área de olho-de-lombo e marmoreio em mais de 6 mil animais da raça Nelore, indicando forte potencial genético para aumentar a eficiência da produção de carne de qualidade.
A pesquisa mostrou que características mensuradas por ultrassonografia — já adotadas como critério de pagamento nos EUA — também podem ser usadas no Brasil para gerar bonificações e DEPs (Diferenças Esperadas na Progênie), direcionando o melhoramento genético da raça Nelore. O estudo evidenciou, por exemplo, que animais mais pesados tendem a apresentar maior musculosidade, com impacto direto na rentabilidade.
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