Foto: Canva/Creative Commons

Uma tecnologia capaz de analisar ovos sem romper a casca está abrindo novas possibilidades para a avicultura. Pesquisadores da Universidade de Illinois, nos Estados Unidos, desenvolveram um sistema que combina imagens hiperespectrais e inteligência artificial para identificar, ainda nos primeiros dias de incubação, se um embrião está vivo, qual a probabilidade de sua sobrevivência e até mesmo o sexo do futuro pintinho.

A iniciativa busca responder a desafios enfrentados pelos incubatórios. Entre eles estão as perdas provocadas pela mortalidade embrionária, que afetam a eficiência produtiva, e a necessidade de encontrar alternativas para o descarte de pintinhos machos nas linhagens destinadas à produção de ovos.

Segundo os pesquisadores, a mortalidade embrionária pode superar 10% dos ovos incubados em algumas operações. Além do prejuízo econômico, ovos com embriões mortos podem representar riscos sanitários, uma vez que favorecem a proliferação de microrganismos e aumentam a necessidade de monitoramento dentro dos incubatórios.

A identificação desses ovos costuma ser feita principalmente por meio da ovoscopia, método que utiliza uma fonte de luz para observar o desenvolvimento embrionário. Embora adotada pela indústria, a técnica exige inspeções frequentes e demanda mão de obra especializada.

Para a pesquisa, foram analisados 300 ovos antes e durante os primeiros dias de incubação. A partir das imagens captadas por sensores capazes de registrar informações além da luz visível, modelos de inteligência artificial foram treinados para identificar padrões associados a embriões vivos e inviáveis. O sistema alcançou até 97% de precisão na detecção da mortalidade embrionária já no quarto dia de incubação.

Outra frente do trabalho envolveu a identificação do sexo dos embriões. Na produção de ovos, os pintinhos machos das linhagens poedeiras não são aproveitados comercialmente, pois não produzem ovos e não apresentam desempenho adequado para a produção de carne. Estima-se que cerca de 6 bilhões sejam descartados anualmente em todo o mundo.

Para tentar antecipar essa identificação, a equipe utilizou a mesma tecnologia de imagem combinada à inteligência artificial. Com base nas características registradas nas imagens, os algoritmos foram treinados para distinguir embriões machos e fêmeas, alcançando cerca de 75% de precisão antes mesmo do início da incubação.

A pesquisa também avaliou o uso de sensores ópticos para estimar características físicas dos ovos, como resistência e espessura da casca e proporção de gema, sem necessidade de quebra.

A expectativa é que a combinação de sensores, inteligência artificial e automação permita a criação de sistemas capazes de classificar ovos em larga escala. A equipe já trabalha no desenvolvimento de equipamentos integrados a braços robóticos para realizar a separação automática dos ovos conforme os resultados obtidos.

Fonte: Globo Rural