Como uma antiga produtora de leite da Nova Zelândia transformou a sua experiência pessoal com a claudicação numa paixão pelo monitorização do gado com recurso à inteligência artificial.
Num episódio recente de Dai da GEAry No podcast Farming Insights, a diretora comercial da CattleEye, Gillian Fullerton-Smith, partilhou a sua perspetiva única sobre um dos desafios mais dispendiosos e persistentes da indústria leiteira – a deteção de claudicação. Com mais de duas décadas de experiência prática na agricultura na Nova Zelândia e um extenso trabalho nos mercados leiteiros globais, Gillian traz uma combinação rara de conhecimento prático e especialização de ponta em IA para enfrentar um problema que afeta até 30% de todos os rebanhos leiteiros em todo o mundo.
“There were times in our herd when we would have had around 25-30% lame cows in the entire herd,” says Gillian, reflecting on her two decades of dairy farming in New Zealand. “It’s only now that I’m working with CattleEye and we’re working with industry specialists that, in fact, this is often the norm.”
Essa estatística — 30% de todas as vacas leiteiras que sofrem de algum tipo de claudicação — representa muito mais do que uma preocupação com o bem-estar animal. Trata-se de um fator silencioso que prejudica os lucros e que pode custar aos agricultores entre 70 e 550 dólares por caso, com consequências devastadoras tanto para as explorações individuais como para o setor no seu conjunto.
A crise oculta à vista de todos
Atualmente, na qualidade de Diretora Comercial da CattleEye, Gillian contribui com a sua perspetiva única — moldada por anos de experiência prática na agricultura na Nova Zelândia, na Irlanda, no Reino Unido e na América do Sul — para a agricultura de precisão e o bem-estar do rebanho.
“What can happen with lameness is that you can spot a lame cow, she’s hobbling along on three legs. I can, anybody can,” she says. “But what about those early stages? Those early, early stages where she’s just on the cusp and her lameness is increasing, but it’s not that visible unless perhaps you’re a vet or someone really, really in tune with this”
Este desafio de deteção está na origem do facto de a claudicação se ter tornado um problema tão generalizado. Ao contrário da mastite, que os criadores podem tratar com relativa facilidade através de tubos de antibióticos, a claudicação passa frequentemente despercebida até se tornar crónica. E, nessa altura, a recuperação torna-se exponencialmente mais difícil e dispendiosa.
A realidade económica é gritante. Quando a Gillian discute os custos da claudicação com os criadores, estes pensam normalmente nas despesas imediatas de tratamento, tais como antibióticos, consultas veterinárias, ligaduras e analgésicos. Mas a realidade abrange quatro categorias de custos devastadores que se agravam com o tempo.
“The first one’s very obvious, in that a lame cow’s production is going to drop. You get that she’s uncomfortable, she’s in pain, it’s going to drop,” she says. “The second one is her fertility is going to drop. Lame cows are not going to cycle, so she can miss that cycle. And if that lameness is not dealt with, she might miss the next one, and so on and so on.”
O terceiro custo é o próprio tratamento, que, como Gillian refere, é frequentemente a componente de menor montante. O quarto, e potencialmente o mais devastador, é o abate seletivo.
“You can get a fantastic cow, fabulous genetics, super high production. And this cow can end up being culled because nobody picked her lameness on time”
Da frustração pessoal à inovação no setor
A trajetória de Gillian, desde a sua condição de produtora leiteira em dificuldades até se tornar defensora da tecnologia de IA, começou com os seus próprios desafios operacionais na Nova Zelândia. Ao gerir um sistema baseado em pastagens, as suas vacas percorriam distâncias significativas diariamente, caminhando por trilhos que pareciam adequados, mas que escondiam perigos.
Esta frustração com o momento certo da deteção revelou-se universal quando ela passou a dedicar-se à tecnologia leiteira. Quer visitasse explorações nos Estados Unidos, em Espanha, na África do Sul, na Austrália ou na Alemanha, o mesmo padrão repetia-se: os agricultores, mesmo com as melhores intenções, muitas vezes carecem das ferramentas e dos conhecimentos necessários para detetar a claudicação antes que esta se torne crónica.
“One of the key things is they often don’t have the labour to be able to pick these cases,” she says. “And another thing that’s happening that we are seeing is that many of the milk processors now – they want to be very, very sure that the animal welfare meets their standards.”
A vantagem do CattleEye
A inovação que transformou a perspetiva de Gillian sobre a gestão da claudicação surgiu graças ao sistema de deteção baseado em IA da CattleEye. As capacidades desta tecnologia vão muito além da avaliação visual humana, identificando problemas de mobilidade com uma precisão que parecia quase impossível.
A transformação que esta deteção precoce tem provocado nas explorações agrícolas tem sido dramática. Gillian cita o testemunho de um agricultor do Arizona que gere 4 000 vacas.
“[This farmer] was just chatting about this, and he declared to his vet that he probably had one of the worst lameness problems. He started using CattleEye, and he now says he’s one of the much better performers now.”
Os ganhos em termos de eficiência operacional revelam-se igualmente convincentes. Anteriormente, este agricultor contava com três funcionários que vigiavam as vacas durante oito horas por dia, identificando frequentemente os animais errados e deixando escapar casos que exigiam intervenção. «Agora ele sabe que identifica sempre as vacas certas, e isso é fantástico», afirma ela. «Reduziu significativamente as suas necessidades de mão-de-obra, porque agora esta tarefa é realizada por ele.»
Aplicações universais
Embora o exemplo do Arizona demonstre o impacto do CattleEye em explorações de grande escala, Gillian salienta que a tecnologia oferece valor a explorações de todas as dimensões. «Não se trata apenas das explorações com 4 000 vacas. Também se aplica às explorações familiares que vemos por toda a parte, talvez as que têm 300 vacas ou menos, ou mesmo as de 200 vacas. Mais uma vez, o importante é garantir que identificam as vacas certas», afirma.
A simplicidade desta tecnologia revela-se crucial para esta ampla aplicabilidade. Ao contrário de sistemas de monitorização complexos que exigem dispositivos vestíveis ou uma manutenção exaustiva, o CattleEye utiliza câmaras 2D simples que se integram perfeitamente na infraestrutura existente.
“Being able to detect the correct cows at the correct time is critical. I mean, it’s wonderful that people can install new parlours and new yards and different backing systems, if they can change those hard turns that the cows have to do – they often can’t do that. Some of those things are beyond their budget, they’re not going to be able to manage that. But being able to detect the correct cows at the correct time is critical.”
O problema da identificação errada
Em muitas explorações de grande dimensão, os funcionários, embora bem-intencionados, tentam identificar vacas coxas, mas não possuem os conhecimentos necessários para distinguir entre problemas reais de mobilidade e variações normais na marcha.
“What often happens is they look at cows as they’re coming out, and they don’t know if they’re lame or not, because they’re using the human eye again,” she says. “The cows that are actually increasingly getting lame, they don’t see them. And then there’s other cows that maybe they’re older cows, and they have a different gait. That’s just how they walk. These cows are not lame, and what can happen is they’re misidentifying cows.”
Esta identificação errada gera uma série de problemas, tais como animais que necessitam de tratamento mas não o recebem, enquanto vacas saudáveis sofrem stress desnecessário devido aos procedimentos de aparagem. «Assim, as vacas que precisam de ser aparadas não o são. As vacas que não precisam de ser tratadas acabam por ser tratadas. E isso é bastante stressante… ela é retirada do rebanho e tem os cascos aparados. E isto acontece, por vezes, quando elas nem precisam disso», afirma Gillian.
Um futuro orientado pelos dados
A monitorização constante e a recolha de dados que o CattleEye proporciona permitem às explorações agrícolas acompanhar as tendências de melhoria ao longo do tempo, validando as decisões de gestão e demonstrando o progresso aos transformadores e retalhistas que exigem padrões de bem-estar mais elevados.
“The key point I would say for a farm with the limited resources that they have is identify the right cows, trim the right cows, and make sure that cows that don’t need to be trimmed – leave them alone, don’t put them through the stress,” she says. “And when people start putting those management systems in place, it’s very easy for us to monitor this, because we can see all the data coming through, we can see their lameness improving, their production increasing, and along with all those other things like fertility and reproduction.”
A sua trajetória, de agricultora frustrada a inovadora do setor, ilustra como a melhor tecnologia agrícola surge de desafios operacionais reais. Ao combinar décadas de experiência prática com capacidades de IA de ponta, Gillian Fullerton-Smith e a CattleEye estão a dar resposta a um dos problemas mais persistentes e onerosos da produção leiteira.
Uma vez que a claudicação custa milhares de milhões anualmente à indústria leiteira mundial e afeta até 30 % de todas as vacas leiteiras, as tecnologias de deteção precoce, como o CattleEye, representam mais do que apenas eficiência operacional — são um caminho para práticas agrícolas mais rentáveis, sustentáveis e humanitárias, que beneficiam tanto os animais como os agricultores e os consumidores.
Ouça o episódio completo do GEA Dairy Farming Insights aqui.
