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Inteligência artificial (IA) é um conceito que surgiu em 1956, mas sua popularidade aumentou exponencialmente nas últimas décadas, impulsionada pelo crescimento dos volumes de dados, pelo desenvolvimento de algoritmos sofisticados e pelos avanços em capacidade computacional e armazenamento. Essa tecnologia permite a análise detalhada de grandes conjuntos de dados, auxiliando na tomada de decisões, identificando padrões relevantes e fornecendo insights estratégicos (SMITH et al., 2006; HALEEM et al., 2022).
IA refere-se à habilidade de sistemas computacionais de executar tarefas que normalmente demandariam inteligência humana, como análise de dados, tomada de decisões e resolução de problemas. No agronegócio, a IA vem ganhando espaço de forma acelerada, sendo aplicada em diversas etapas da produção agrícola e de alimentos, desde o monitoramento do solo e das condições climáticas até a automação de processos industriais (BANDEIRA et al., 2022).
Monitoramento inteligente do gado leiteiro: IA aplicada no campo
A IA está transformando a produção de leite e derivados, promovendo mais eficiência e segurança (LOIRA, 2024). No campo, a IA permite prever a produtividade individual do gado com base em características genéticas, realizar diagnósticos precoces de mastite e monitorar continuamente o escore corporal, além do conforto térmico e do bem-estar dos animais (ONFARM, 2023). Em paralelo, sensores inteligentes, em conjunto com algoritmos avançados, acompanham a qualidade, quantidade e a composição do leite, facilitando a detecção precoce de problemas que podem afetar a produção (CURTI et al., 2023) (Figura 1).
Figura 1. Monitoramento inteligente do gado leiteiro.
Fonte: Os autores.
Além disso, a IA pode contribuir para a gestão estratégica do rebanho, identificando os animais mais produtivos e apoiando decisões sobre alimentação, reprodução e saúde. Os dados coletados automaticamente podem ser geridos em aplicativos ou softwares, reduzindo falhas humanas e permitindo o monitoramento em tempo real. Ao otimizar o manejo, a IA também pode contribuir na melhoria do controle da qualidade do leite cru, aprimorando a eficiência e a produtividade das propriedades leiteiras.
Automação e otimização de processos na indústria de lácteos
Na produção de alimentos, a IA pode aumentar a eficiência energética e a produtividade, gerenciando processos industriais como pasteurização e envase com alta precisão. Isso pode possibilitar um controle em tempo real, reduzindo desperdícios e assegurando que os produtos atendam aos padrões exigidos pelos órgãos reguladores (TANER e ÇOLAK, 2024).
Sistemas automatizados controlados por IA também otimizam a logística e o transporte de produtos lácteos. Algoritmos preditivos ajustam rotas e condições de armazenamento para minimizar perdas e assegurar o frescor dos produtos até o ponto de venda (DASH et al., 2019). Pesquisadores na Turquia demonstraram que a IA pode aumentar a eficiência na produção de lácteos de 20% para 40% (TANER e ÇOLAK, 2024).
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Além disso, é possível que IA opere sem interrupções, o que pode facilitar a tomada de decisões, permitindo que produtores e empresas em informações relevantes de forma rápida e precisa, otimizando a eficiência operacional e reduzindo o impacto ambiental (KAPLAN, 2024).
Desenvolvimento de novos produtos lácteos baseado em IA
A IA tem desempenhado um papel crucial na personalização de produtos lácteos, permitindo que a indústria atenda às crescentes demandas dos consumidores por produtos mais adaptados às suas necessidades específicas, como opções para intolerantes à lactose ou versões com redução de gordura (TSOLAKIDIS et al., 2024).
Através da análise avançada de dados de consumo, a IA identifica padrões de preferências e hábitos alimentares, possibilitando o desenvolvimento de novos produtos que se alinham melhor aos desejos do mercado. Com base nesses dados, as empresas podem ajustar fórmulas, sabores e até mesmo embalagens, criando produtos que têm maior aceitação e competitividade (Figura 2). Além disso, essa tecnologia permite testar diferentes formulações antes mesmo de chegar ao consumidor, acelerando o processo de inovação e garantindo que os produtos lançados sejam mais assertivos e otimizados para o sucesso no mercado (EVERLOO e SAVION, 2023).
Figura 2. Desenvolvimento de novos produtos com auxílio da IA.
Fonte: Os autores.
Desafios e limitações da IA na cadeia produtiva de lácteos
Embora a IA ofereça inúmeros benefícios, sua implementação enfrenta desafios. Um dos principais obstáculos são os altos custos de implementação e manutenção destas tecnologias, que exigem investimentos em infraestrutura digital, sensores e softwares especializados, além de atualizações contínuas para garantir eficiência. Além disso, as empresas precisam treinar sua mão de obra para operar e interpretar os dados gerados pela IA, o que demanda capacitação técnica e tempo de adaptação (ALDOSERI et al., 2023).
A segurança e a privacidade de dados também são desafios cruciais. A coleta e o processamento de grandes volumes de dados, como informações sobre saúde animal e dados de consumidores, exigem proteção rigorosa contra violações e usos indevidos. Superar esses desafios é essencial para que a IA se consolide como uma ferramenta transformadora na indústria de lácteos.
Conforme visto anteriormente, a inteligência artificial tem se mostrado uma aliada poderosa na cadeia produtiva de lácteos, promovendo eficiência, personalização e precisão na produção leiteira e no beneficiamento da matéria-prima. No entanto, sua implementação ainda enfrenta desafios, como os altos custos e a necessidade de capacitação técnica, além das questões de segurança e privacidade de dados. Superar essas barreiras permitirá que a IA se estabeleça como uma ferramenta transformadora, impulsionando a inovação e a competitividade na cadeia leiteira, ao mesmo tempo que atende às novas demandas do mercado e contribui para uma produção mais sustentável e segura.
Agradecimentos
Os autores agradecem a CAPES - Código Financiamento 001; à Fundação de Amparo à Pesquisa de Minas Gerais (FAPEMIG) (APQ-00388-21/ APQ 00785-23/RED 00157-23) e ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq).
Referências
ALDOSERI, A.; AL-KHALIFA, K. N.; HAMOUDA, A. M. Re-Thinking Data Strategy and Integration for Artificial Intelligence: Concepts, Opportunities, and Challenges. Applied Sciences, v. 13, n. 12, 2023. DOI: https://doi.org/10.3390/app13127082
BANDEIRA, M. V.; MÓTA, L. M. F. S.; BEHR, A. Decision-making in agribusiness based on artificial intelligence. Revista de istração da UFSM, v. 15, p. 841-853, 2022. DOI: 10.5902/1983465969430
ChatGPT. Disponível em: https://chatgpt.com/. o em 01 de outubro de 2024.
CURTI, P. F.; SELLI, A.; PINTO, D. L.; MERLOS-RUIZ, A.; BALIEIRO, J. C. C.; VENTURA, R. V. Applications of livestock monitoring devices and machine learning algorithms in animal production and reproduction: an overview. Animal Reproduction, v. 20, n. 2, 2023. DOI: https://doi.org/10.1590/1984-3143-AR2023-0077
DASH, R.; MCMURTREY, M.; REBMAN, C.; KAR, U. K. Application of Artificial Intelligence in Automation of Supply Chain Management. Journal of Strategic Innovation and Sustainability, v. 14, n. 3, 2019. DOI: 10.33423/jsis.v14i3.2105
EVERLOO, E.; SAVION, O. Bytes to Bites part one: Digitizing consumption insights. Leveraging AI in food product development. AgFunderNews, 2023. Disponível em: https://agfundernews.com/bytes-to-bites-part-one-digitizing-consumption-insights-leveraging-ai-in-food-product-development. o em 20 de setembro de 2024.
HALEEM, A.; JAVAID, M.; QADRI, M. A.; SINGH, R. P.; SUMAN, R. Artificial intelligence (AI) applications for marketing: A literature-based study. International Journal of Intelligent Networks, v. 3, p. 119-132, 2022. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijin.2022.08.005
KAPLAN, S. From Waste to Optimization: AIs Impact on Energy Efficiency in Manufacturing. Praxie. Disponível em: https://praxie.com/ai-for-energy-efficiency-in-manufacturing/#:~:text=By%20analyzing%20patterns%20and%20predicting,to%20more%20sustainable%20manufacturing%20practices. o em 28 de setembro de 2024.
LOIRA, K. Dairy processors look to optimize operations with AI. Dairy Processing, 2024. Disponível em: https://www.dairyprocessing.com/articles/2667-dairy-processors-look-to-optimize-operations-with-ai. o em 23 de setembro de 2024.
ONFARM. Inteligência Artificial na Pecuária Leiteira. OnFarm, 2023. Disponível em: https://onfarm.com.br/inteligencia-artificial-na-pecuaria-leiteira/. o em 18 de setembro de 2024.
SMITH, C.; MCGUIRE, B.; HUANG, T.; YANG, G. The History of Artificial Intelligence. 2006. Disponível em: chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://courses.cs.washington.edu/courses/csep590/06au/projects/history-ai.pdf. o em 25 de setembro de 2024.
TANER, O. O.; ÇOLAK, A. B. Dairy factory milk product processing and sustainable of the shelf-life extension with artificial intelligence: a model study. Frontiers in Sustainable Food Systems, v. 8, 2024. DOI: https://doi.org/10.3389/fsufs.2024.1344370
TSOLAKIDIS, D.; GYMNOPOULOS, L. P.; DIMITROPOULOS, K. Artificial Intelligence and Machine Learning Technologies for Personalized Nutrition: A Review. Informatics, v. 11, n. 3, 2024. DOI: https://doi.org/10.3390/informatics11030062
