Um projeto de pesquisa desenvolvido pelo Instituto de Desenvolvimento Rural do Paraná-Iapar-Emater (IDR-Paraná) em parceria com a Universidade Federal do Paraná (UFPR) estuda um método para fazer a identificação de bovinos a partir da captura de imagens e leitura biométrica do espelho nasal (focinho) dos animais.

“Os sistemas de identificação em uso, como brincos e marcação a ferro quente, são ineficientes e até prejudiciais aos animais”, avalia João Ari Gualberto Hill, médico veterinário e pesquisador do IDR-Paraná que coordena o estudo.

Um sistema confiável de identificação é importante também para dar mais eficiência à rotina das propriedades — monitoramento de alimentação, ordenha, vacinação e aplicação de medicamentos —, atender à crescente demanda de rastreamento em toda a cadeia produtiva e, ainda, auxiliar o trabalho das agências governamentais de defesa sanitária.

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A metodologia envolve a construção de um banco de imagens, onde elas são processadas por redes neuronais e algoritmos para buscar determinados padrões biométricos dos animais.

Denomina-se rede neuronal um conjunto de processos computacionais que são conectados de modo a imitar o funcionamento do cérebro humano, e que são programados para reconhecer padrões e se retroalimentar de acordo com os erros e acertos cometidos. É uma das bases da inteligência artificial. 

No projeto de identificação de espelho nasal de bovinos, os pesquisadores partiram de uma rede neuronal originalmente desenvolvida para reconhecimento de imagens biomédicas.

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De acordo com Hill, o projeto já conta com mais de 500 imagens, obtidas de animais do próprio IDR-Paraná nas unidades de pesquisa de Pato Branco, Ponta Grossa e Curitiba. “Também temos imagens cedidas por um grupo de pesquisa de São Paulo”, afirma.

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O projeto já chegou ao protótipo de um aplicativo para o sistema operacional Android, em fase de testes e ajustes. Nas próximas fases, ele focará na ampliação da base de dados para melhorar o desempenho das redes. “Poderemos então validar a efetividade e robusteza dos algoritmos desenvolvidos”, destaca o professor David Menotti, da UFPR. 

A estimativa é que no final de 2022 o aplicativo entre em fase de testes para uso comercial. Fonte AEN.