Alex Bach é pesquisador da Universidade de Lleida e diretor do Instituto Catalão de Laticínios. Participou recentemente da Conferência Técnica Seragro Dairy Beef para apresentar os avanços que a tecnologia proporciona ao agricultor para auxiliá-lo no seu dia a dia na tomada das melhores decisões.
O uso do monitoramento individualizado de animais tem se espalhado nos últimos anos pela maioria das fazendas leiteiras, mas novas tecnologias como a Inteligência Artificial estão invadindo o setor e permitindo uma maior utilização dos dados obtidos.
O uso da IA para tomar melhores decisões nas fazendas leiteiras já é uma realidade e o diretor do Instituto Catalão de Laticínios e pesquisador da Universidade de Lleida, Alex Bach, afirma que os algoritmos prevalecerão nos próximos anos, permitindo que pecuaristas e técnicos tomem decisões precisas. Previsões sobre a evolução do rebanho e os diferentes cenários possíveis.
“O que costumamos fazer é olhar os dados deste mês, sejam eles produtivos ou reprodutivos, e comparar com os do mês passado ou com os do mesmo mês do ano passado.
Precisamos de uma mudança de mentalidade para passar a olhar para frente e não para trás, porque gerenciar fazendas analisando dados de trás para frente é como dirigir um carro olhando pelo retrovisor”, compara.
Gerenciar fazendas analisando dados de trás para frente é como dirigir um carro olhando pelo espelho retrovisor
“Temos que olhar para o presente e para o futuro e não tanto para o passado; temos que avançar.
Os algoritmos, afirma, podem ser de grande ajuda para decidir o nível óptimo de produção de uma exploração, para fazer ajustes alimentares e alterar rações com maior frequência, bem como para estabelecer lotes com alimentação diferenciada e atribuir animais aos diferentes lotes em função do gasto alimentar. e produção esperada.
Para qual produção a ração deve ser formulada?
Alex garante que existem decisões básicas no dia-a-dia de uma exploração leiteira para as quais o uso da Inteligência Artificial (IA) pode ser útil e que uma delas é definir um objetivo de produção baseado no potencial das nossas vacas e a contribuição nutricional.
“Quando você formula a ração para mais litros do que as nossas vacas estão produzindo, não necessariamente ganharemos mais dinheiro, porque nem todas as vacas respondem produzindo mais leite quando damos uma ração mais cara e, mesmo que você produza mais, você pode ter mais leite no tanque, mas menos dinheiro no bolso fazendo uma porção mais cara”, alerta.
Pode acontecer que ao fazer uma ração mais cara você tenha mais leite no tanque, mas menos dinheiro no bolso. “É uma decisão transcendental decidir para que produção formulamos a ração, porque uma ração para 22kg de leite custa 218€/tonelada, mas para 35kg já sobe para 278€ e para 50kg dispara para 334€, ”, exemplifica.
“A nutrição das vacas é baseada em um único modelo (o NRC 2001, o NASEM 2021 ou o INRA), mas quando você investe no fornecimento de mais nutrientes na ração, nem todos responderão com mais leite e nem sempre um aumento no leite produzido compensa o aumento dos custos de alimentação gerados”, insiste Alex.
Quando mudar para uma vaca rebanho?
O investigador catalão é favorável à divisão do rebanho em lotes para tentar ajustar a nutrição fornecida às suas necessidades. “Muitas vezes dá medo fazer grupos de animais em produção com rações diferentes porque a dúvida é quando devo trocar uma vaca de um lote.
A inteligência artificial pode nos ajudar nisso”, afirma. “Diz-nos, por exemplo, que agora é o momento de mudar uma vaca para o lote de baixa produção porque embora a mudança na dieta nos dê 2 litros a menos de leite por dia, vai fazer-nos ganhar mais dinheiro porque é o que ele come é mais barato”, explica.
A inteligência artificial pode nos ajudar a decidir quando é o momento certo para transferir uma vaca para um lote de baixa produção. “Somos nós que devemos decidir, somos os gestores. Não devemos deixar que as vacas decidam quanto comem ou quanto produzem”, argumenta.
Quanto concentrado dar no robô?
“Os robôs ordenhadores oferecem uma oportunidade imensa de fazer uma alimentação de precisão”, reconhece Álex, mas acredita que “o que foi feito até agora, dar até 8 kg de ração à vaca no robô, é um erro”, porque, ele diz, “nem sempre os come e, por isso, mais uma vez é a vaca que gere a quinta e não nós”, afirma.
É um erro dar 8 kg de concentrado no robô, minha recomendação é dar no máximo 2 kg. Por isso é recomendado dar no máximo 2 kg de concentrado por cabeça no robô de ordenha, ajustando o restante da ração na manjedoura em função dos diferentes lotes de animais. “Para que a alimentação precisa seja precisa, ela precisa ser repetida. Se um dia a vaca come 8 kg no robô e no dia seguinte 6 kg, não é uma alimentação de precisão”, insiste.
Para que ao dar uma quantidade menor de ração as vacas encontrem incentivo suficiente para irem ordenhar-se no robô, Álex propõe estratégias como diferenciar o concentrado que é fornecido no robô de ordenha daquele que está integrado na ração unifeed .
Podemos formular uma ração bem energética na manjedoura e guardar a proteína para o robô; meio kg de soja é suficiente para a vaca vir ser ordenhada
“Podemos dar uma ração base na manjedoura com ração e muita energia, por exemplo farinha de milho, e guardar a proteína para o robô, que é a mais palatável para a vaca. Por exemplo, reserva de soja, que também é a mais cara, para dar ao robô dependendo do nível de produção da vaca. Se fizermos isso, meio quilo de soja é suficiente para uma vaca ir até o robô”, afirma.
Monitoramento contínuo
Pequenos ajustes diários são o que fazem a diferença e podem melhorar a rentabilidade da fazenda, tornando-a mais eficiente e rendendo mais dinheiro, afirma. “De um dia para outro a umidade da silagem muda; Não adianta formular a ração uma vez por mês e esquecê-la. Não devemos ter medo de trocar a ração a cada 3 dias com pequenos ajustes que nos farão ganhar mais dinheiro”, defende.
De um dia para outro a umidade da silagem muda; Não adianta formular a ração uma vez por mês e esquecê-la. A tecnologia atual por meio da inteligência artificial é capaz de propor essas modificações graças a ferramentas como o algoMilk, que é um programa de algoritmo computacional para melhorar a formulação de rações. “Não é um substituto do nutricionista, é um auxílio ao nutricionista”, insiste. Não devemos ter medo de trocar a ração a cada 3 dias com pequenos ajustes que nos farão ganhar mais dinheiro.
O monitoramento dos animais em produção tornou-se universal nos últimos anos na maioria das fazendas. Porém, muitos deles ainda apresentam deficiências em outros lotes de animais. “É preciso ter mais dados sobre a criação. Hoje ninguém pensa em produzir leite sem saber quanto leite cada vaca dá, e ainda assim atrevemo-nos a criar vitelos sem ter dados, quando uma balança custa 5 mil euros e paga-se em pouco tempo”, afirma.
Integração e otimização de dados
A integração dos dados provenientes dos diferentes dispositivos tecnológicos de medição existentes numa exploração (sistema de ordenha, coleiras de monitorização, software de gestão agrícola, etc.) continua a ser a grande pendência das diferentes ferramentas disponíveis.
A integração automática e em tempo real de todos os dados relevantes de uma exploração é ainda hoje uma questão pendente. Um problema comum é saber quais dados utilizar e qual o seu grau de veracidade.
“Os dados que tratamos devem ser reais. Não há nada pior do que tomar decisões com base em dados incorretos; Para isso prefiro não ter dados”, afirma Alex. “Há problemas que nós, técnicos, geramos ao fazer perguntas erradas ao pecuarista. Por exemplo, o intervalo entre os nascimentos é a informação mais inútil que existe; É inútil porque não conta o que acontece.
O intervalo entre partos é um valor disfarçado ou tendencioso e sempre melhor que a realidade, pois vacas que abandonaram o rebanho (por problemas reprodutivos, baixa produção etc.) nunca fazem parte desse índice”, argumenta.
O intervalo entre os nascimentos é a informação mais inútil que existe; É inútil porque não conta a realidade da fazenda.
Além disso, acrescenta, “o intervalo entre partos indica algum problema reprodutivo que ocorreu na fazenda há pelo menos 9 meses e, portanto, pouco pode ser feito agora para corrigi-lo”. “O custo por litro de leite é outra métrica que não serve para a tomada de decisões”, afirma, porque não leva em conta o preço de venda do leite. “Nunca pergunto a uma fazenda quanto leite ela produz, mas sim quanto dinheiro ela ganha.”
Público no auditório da Faculdade de Medicina Veterinária de Lugo
A produção de leite melhorou consideravelmente em termos de genética, nutrição, saúde e gestão nas últimas décadas, mas a renovação das métricas utilizadas para gerir as explorações agrícolas é uma oportunidade para continuar a melhorar a eficiência do sector.
Ao gerir uma exploração leiteira, Álex recomenda deixar de depender dos dados de produção para ter em conta os dados económicos. “Nunca pergunto a uma fazenda quanto leite ela produz, mas sim quanto dinheiro ela ganha. A renda ou margem de custo da ração (ISCA) é o que dá a rentabilidade da fazenda, o que estou ganhando”, garante.
Um indicador crucial na produção de leite é a margem sobre os custos da alimentação (ISCA)
O ISCA é calculado multiplicando o leite vendido pelo seu preço e subtraindo o consumo multiplicado pelo custo da alimentação. “Parece simples, mas é difícil de calcular”, alerta Álex, porque às vezes alguns parâmetros não são quantificados com precisão.
Por exemplo, o custo da ração é estimado com base nas quantidades teóricas de cada um dos seus ingredientes, mas as quantidades reais misturadas no carrinho podem variar ligeiramente e números como a quantidade de silagem descartada ou estragada normalmente não são pesados e quantificados.
O custo de alimentação é difícil de calcular porque normalmente há desvios da ração teórica na hora de fazer o carrinho unificado.
“O ISCA deveria ser medido diariamente, porque se tivermos que corrigir alguma coisa na nossa fazenda, quanto mais dias demorar, mais dinheiro estaremos perdendo”, defende. “Da mesma forma que um agricultor olha para a produção diária de leite, ele também deve olhar diariamente para o ISCA, levando em conta apenas o que o grupo de vacas que está produzindo leite come em forragem e concentrado, sem levar em conta as secas e novilhas.
Outra coisa é a economia da fazenda, onde tudo deve ser levado em conta. Mas o indicador diário deve ser simples, apenas com o grupo de vacas em lactação, tendo em conta quanto leite nos dão e quanto nos comem”, defende.
O ISCA também deve ser um parâmetro relevante no descarte de animais. “Partimos do princípio de que todas as vacas que temos no celeiro têm ISCA positivo, ou seja, fazem-nos ganhar dinheiro, em maior ou menor quantidade, mas não devemos ter vacas com ISCA negativo no nosso celeiro”, disse. diz. Se tivermos uma vaca com 200 dias de leite que ainda não está prenhe e decidirmos continuar a inseminá-la, temos que levar em conta que essa vaca vai ficar seca, sem produzir, por muito tempo.
Por isso, afirma, “se tivermos uma vaca com 200 dias de leite que ainda não está prenhe e decidirmos continuar a inseminá-la, temos que ter em conta que essa vaca vai ficar seca durante muito tempo, sem produzir, e que, assim como acontece conosco, para nós, quando uma vaca fica muito tempo desempregada, é muito difícil ela voltar a trabalhar”, compara.
Muitas vezes pensa-se que as novas tecnologias de análise de dados são concebidas para grandes explorações agrícolas, no entanto, assegura Álex, “o importante não é o tamanho, mas a mentalidade dos agricultores e a vontade de progredir com base na análise objetiva de dados técnicos”.
Na verdade, argumenta, “tomar uma decisão errada sobre, por exemplo, inseminar uma vaca numa pequena exploração tem maiores repercussões do que cometer um erro numa grande exploração, pois os erros diluem-se com a dimensão da exploração (há mais vacas para compensar a perda económica de uma decisão errada sobre um animal individual)”, argumenta.
A produção de leite basear-se-á cada vez mais em modelos dinâmicos específicos para cada exploração, porque os aumentos na produção nem sempre resultam em maiores retornos económicos. “O futuro está aqui e a produção de leite será cada vez mais baseada em modelos dinâmicos específicos para cada exploração e menos num único modelo estático.
Já se passaram quase cinco anos desde que surgiu o algoMilk, que tem sido a plataforma pioneira na área de integração, processamento e análise de fazendas leiteiras com inteligência artificial e que já está presente em nove países, mas outras plataformas semelhantes já estão surgindo.
Estamos vivendo uma revolução semelhante à que ocorreu com o surgimento dos carros misturadores ou, mais recentemente, com a incorporação do genoma na gestão agrícola”, prevê.
Fonte: Fonte Galego – Espanha
