A suinocultura brasileira avança em uma nova frente de transformação digital: o uso de ciência de dados, inteligência artificial e aprendizado de máquina para transformar informações geradas nas granjas e indústrias em decisões mais precisas.
Uma parceria entre a Aurora Coop, terceiro maior grupo de proteína animal do Brasil, e a Iowa State University, dos Estados Unidos, desenvolve modelos para integrar e analisar dados de diferentes etapas da produção, do nascimento dos leitões ao abate. O objetivo é identificar padrões, antecipar riscos e contribuir para a redução de perdas produtivas e econômicas.
Iniciado há cerca de três anos, o projeto entra agora em uma fase de expansão. A Aurora Coop é a única empresa brasileira parceira da universidade na iniciativa, que também reúne oito empresas dos Estados Unidos, responsáveis por aproximadamente 1,4 milhão de matrizes, e uma companhia mexicana.
O projeto foi apresentado pelo vice-presidente de agronegócios da Aurora Coop, Marcos Antonio Zordan.
Dados para entender e antecipar problemas
Na Iowa State University, a pesquisa é coordenada pelo professor Edison Magalhães e reúne profissionais de diferentes áreas, como medicina veterinária, estatística, engenharia da computação e visão computacional.
Os dados fornecidos pela Aurora Coop são protegidos por acordos de confidencialidade e utilizados para desenvolver modelos estatísticos, algoritmos, inteligência artificial e machine learning. As análises abrangem informações relacionadas a sanidade, vacinação, medicamentos, nutrição, genética, mortalidade e fluxos de produção.
Segundo Magalhães, a suinocultura já possui alto nível de tecnificação e gera grande quantidade de informações, mas ainda há espaço para melhorar a forma como esses dados são analisados.
A proposta é ir além das avaliações baseadas em médias e planilhas e utilizar modelos capazes de identificar relações e padrões que podem não ser perceptíveis por métodos convencionais.
Integração acompanha o animal ao longo da cadeia
Um dos diferenciais do projeto é a integração de informações de diferentes etapas da produção, incluindo matrizes, creches, terminação e frigoríficos.
Algoritmos desenvolvidos para a Aurora Coop conectam os registros dessas fases e permitem acompanhar o desempenho dos animais ao longo da cadeia. Com isso, informações geradas em uma etapa podem ser relacionadas aos resultados observados posteriormente.
Entre os trabalhos desenvolvidos está a chamada “piramidização de fluxos”. O modelo avalia a origem dos leitões destinados às creches e identifica combinações associadas a melhores resultados produtivos e sanitários.
A partir dessas informações, a cooperativa pode organizar fluxos mais estáveis entre as granjas, reduzir a mistura de diferentes origens e aprimorar o controle sanitário.
A rastreabilidade também permite relacionar ocorrências identificadas no frigorífico com informações das etapas anteriores, ampliando a capacidade de investigação e diagnóstico dos fatores que influenciam os resultados.
Próximo passo é prever problemas
A evolução mais ambiciosa do projeto é passar da análise do passado para a previsão de eventos futuros.
O gerente corporativo de suinocultura da Aurora Coop, Luiz Carlos Giongo, explica que a aplicação de inteligência artificial pode permitir que a empresa atue de forma preventiva, antes que um problema gere impactos maiores na produção.
Os primeiros modelos já apontam nessa direção. Em determinadas situações, as análises conseguem projetar, no momento do desmame, indicadores de mortalidade que poderão ser observados 40 ou 50 dias depois.
A capacidade de antecipação pode contribuir para decisões mais rápidas e direcionadas, reduzindo o impacto de problemas sanitários e produtivos.
Outro ponto destacado pela parceria é que a evolução tecnológica não depende necessariamente da instalação de novos equipamentos nas propriedades. A estratégia utiliza, principalmente, informações que já são coletadas pelos produtores e pela empresa, como registros das granjas, diagnósticos, formulações de rações e indicadores de desempenho.
Novo perfil profissional ganha espaço
A iniciativa também evidencia a demanda por profissionais capazes de combinar conhecimento técnico da produção animal com estatística, programação e ciência de dados.
Na Iowa State University, o projeto envolve seis estudantes e 14 professores de diferentes áreas. A aproximação entre universidade e empresa já resultou na formação de profissionais com esse perfil.
Um médico-veterinário que participou do projeto nos Estados Unidos durante um ano foi posteriormente contratado pela Aurora Coop e passou a atuar no desenvolvimento da iniciativa no Brasil.
Para os pesquisadores, profissionais capazes de conectar conhecimento veterinário e análise avançada de dados tendem a ganhar espaço na evolução tecnológica da produção animal.
Aplicação começa no Sul
Os primeiros protótipos foram desenvolvidos a partir de dados do Rio Grande do Sul e o trabalho já avança para Santa Catarina. A expectativa é que, em aproximadamente dois anos, as ferramentas estejam incorporadas a todo o sistema produtivo da cooperativa.
Para Zordan, a parceria permite aproximar a produção brasileira de tecnologias desenvolvidas na fronteira da pesquisa internacional em suinocultura.
A iniciativa está alinhada a metas de longo prazo da Aurora Coop relacionadas à redução de perdas, mortalidade, condenações, lesões e doenças, além da melhoria dos indicadores sanitários do rebanho.
Escala amplia potencial da tecnologia
A dimensão da operação ajuda a explicar o volume de informações disponível para o desenvolvimento dos modelos.
As oito plantas industriais de suínos da Aurora Coop abateram 8,2 milhões de cabeças em 2025, alta de 2,6% em relação ao ano anterior. O volume representou 17,05% do abate nacional. Para 2026, a projeção é chegar a 8,6 milhões de animais.
No campo, a cooperativa conta com uma base de 3.453 produtores integrados.
Com essa escala, a integração de dados pode gerar uma visão mais ampla dos fatores que influenciam o desempenho dos animais, desde a origem dos leitões até os resultados no frigorífico.
A parceria entre Aurora Coop e Iowa State University coloca, assim, os dados no centro da estratégia de evolução da suinocultura. A meta é fazer com que as informações deixem de servir apenas para explicar o que já aconteceu e passem a apoiar a previsão de riscos e a tomada de decisões antes que os problemas cheguem à produção.
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