APLICAÇÕES DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA SUINOCULTURA: UMA REVISÃO DE LITERATURA
1BRENDA PAULINA MAYER, 2CAROLINA GOMES ESQUARCINI, 3NATALIA ROCHA CAVALCANTI, 4LORRAYNE DE SOUZA ARAÚJO MARTINS MOTTA
1Discente de Medicina Veterinária, Universidade Estadual de Maringá 2Discente de Medicina Veterinária, Universidade Estadual de Maringá; 3Discente de Medicina Veterinária, Universidade Estadual de Maringá; 4Docente do curso de Medicina Veterinária, Universidade Estadual de Maringá
Introdução: O uso de novas tecnologias na produção animal possibilita o monitoramento preciso, auxilia na tomada de decisões, gerando ganhos ambientais, sociais e econômicos. Ferramentas como análise de imagens e métodos não invasivos aumentam a produtividade, reduzem o estresse animal e promovem uma criação mais eficiente, sustentável e voltada ao bem-estar (Baracho; Tolon, 2025). A produção animal avança de forma irreversível rumo à digitalização e ao uso da inteligência artificial (IA), impulsionada pela necessidade de produzir alimentos de maneira ética e sustentável. O uso de tecnologias como Machine Learning, Deep Learning, visão computacional e análise de Big Data permitem otimizar produtividade e bem-estar, viabilizando a pecuária de precisão, com monitoramento individual, detecção precoce de doenças, ajustes ambientais e nutrição personalizada.  Apesar do potencial, desafios como custos de implementação, infraestrutura tecnológica, capacitação de mão de obra e questões éticas ainda precisam ser superados. As perspectivas futuras são promissoras, com integração de robótica, blockchain e genômica, devendo a IA ser aplicada de forma responsável para garantir não apenas eficiência produtiva, mas também bem-estar animal, sustentabilidade e alinhamento às demandas sociais (Garcia et al., 2025). Objetivo: Este trabalho tem como objetivo revisar um levantamento de literatura sobre o uso de tecnologias de inteligência artificial na suinocultura, com foco em visão computacional e métodos de monitoramento. Com foco em analisar como essas inovações contribuem para o diagnóstico comportamental, o bem-estar, a saúde e a produtividade dos suínos, além de discutir seus impactos econômicos, sociais e ambientais, destacando avanços, perspectivas e desafios na implementação do manejo de precisão. Desenvolvimento: O comportamento interativo dos suínos é essencial para seu desenvolvimento social, bem-estar e saúde, influenciando diretamente o crescimento, a produção de carne e a economia. Nesse contexto, o monitoramento e o diagnóstico comportamental tornam-se fundamentais, assim, a visão computacional é uma ferramenta promissora, capaz de identificar alterações nos padrões dos animais. A detecção rápida e precisa de comportamentos anormais é indispensável para o manejo de precisão, permitindo a adoção de medidas oportunas que reduzem sua incidência e aumentam a eficiência produtiva (Baracho; Tolon, 2025). A aplicação eficaz da Inteligência Artificial (IA) na produção animal depende da integração de diferentes tecnologias capazes de coletar, processar e interpretar grandes volumes de dados. O Machine Learning (ML) permite que sistemas aprendam a partir de dados, reconheçam padrões e realizem previsões, sendo utilizado na detecção de doenças, otimização da reprodução e estimativa do desempenho produtivo. O Deep Learning (DL), por sua vez, emprega redes neurais de múltiplas camadas, com alta eficácia no processamento de imagens, vídeos e áudios. A Visão Computacional (VC) possibilita a análise contínua e não invasiva de imagens do ambiente produtivo, auxiliando no monitoramento comportamental, nas condições físicas e sanitárias, além da contagem e distribuição dos animais. Complementando, o Big Data Analytics organiza e analisa grandes bancos de dados, identificando padrões e tendências que favorecem a tomada de decisões mais precisas no setor (Garcia et al., 2025). Segundo Rodrigues (2019), nos últimos anos observa-se aumento expressivo de estudos envolvendo inteligência artificial aplicada à ciência e à produção animal, evidenciando o caráter promissor dessa ferramenta. Contudo, sua adoção ainda enfrenta barreiras relacionadas à complexidade de acesso e ao domínio de conhecimentos em computação e matemática; apesar disso, pesquisas interdisciplinares demonstram a viabilidade de sua aplicação em diferentes áreas das ciências veterinárias. Nesse contexto, o uso de redes neurais para prever a ocorrência e os motivos de descarte de matrizes suínas em granjas de quarto sítio e unidades produtoras de leitões mostra-se possível, embora a avaliação de diferentes parâmetros e arquiteturas de redes neurais em estudos futuros seja necessária para aprimorar a eficiência dos modelos. Conclusão: A inteligência artificial tem se consolidado como aliada estratégica na suinocultura, contribuindo para o monitoramento do comportamento animal, a detecção precoce de doenças e a otimização produtiva, fortalecendo tanto o bem-estar dos animais quanto a sustentabilidade do setor. Mais do que sensores e algoritmos, o futuro da atividade envolve a integração entre humanos e máquinas, em uma relação voltada à eficiência, à ética e à responsabilidade social. Tecnologias como reconhecimento facial, câmeras térmicas e sensores de movimento permitem identificar sinais de estresse ou desconforto antes que se tornem problemas maiores, possibilitando intervenções rápidas e precisas. Apesar desses avanços, persistem desafios relacionados a custos, infraestrutura e capacitação, reforçando a importância de uma implementação consciente e alinhada às demandas sociais e ambientais.
Referências: BARACHO, M. S.; TOLON, Y. B., Análise de imagens para avaliação do bem-estar animal. Agrarian Academy, Jandaia, v. 9, ed. 17, p. 1–15, 26 ago. 2025. Doi: 10.18677/Agrarian_Academy_2022A1. Disponível em: https://www.conhecer.org.br/Agrarian%20Academy/2022A/analise.pdf. Acesso em: 20 ago. 2025. BARACHO, M. S.; TOLON, Y. B., Visão computacional e monitoramento do comportamento de suínos. Ciência & Tecnologia, v. 17, n. 1, p. e17111, 2025. GARCIA, R. G., et al. Aplicações de inteligência artificial para otimização do bem-estar e sustentabilidade em sistemas de produção animal. In: FLUCK, A. C., et al. (org.). Nutrição Animal: novas perspectivas e avanços para a sustentabilidade e otimização dos sistemas de criação. Crossref, 2025. v. 1, 1. ed., cap. 1, p. 8–34. Disponível em: https://www.editoracientifica.com.br/books/chapter/250619568. Acesso em: 20 ago. 2025. RODRIGUES, G. S. T. Uso de inteligência artificial com foco em visão computacional na produção de bovinos e suínos. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Medicina Veterinária) – Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2019. Disponível em: https://lume.ufrgs.br/handle/10183/251601. Acesso em: 21 ago. 2025.