Uma tecnologia inovadora, que combina inteligência artificial (IA) e sensores ópticos, está revolucionando a avicultura ao permitir a análise de ovos sem a necessidade de romper a casca. Pesquisadores da Universidade de Illinois, nos Estados Unidos, desenvolveram um sistema que utiliza imagens hiperespectrais e algoritmos de IA para identificar, nos primeiros dias de incubação, se um embrião está vivo, sua probabilidade de sobrevivência e até mesmo o sexo do futuro pintinho.
A iniciativa visa solucionar dois grandes desafios enfrentados pelos incubatórios: as perdas econômicas causadas pela mortalidade embrionária, que pode superar 10% dos ovos incubados em algumas operações, e a necessidade de encontrar alternativas para o descarte de pintinhos machos nas linhagens destinadas à produção de ovos. Estima-se que cerca de 6 bilhões de pintinhos machos sejam descartados anualmente em todo o mundo, já que não produzem ovos e não têm desempenho adequado para a produção de carne.
O método tradicional de identificação de ovos inviáveis é a ovoscopia, que utiliza uma fonte de luz para observar o desenvolvimento embrionário. Embora amplamente adotada, a técnica exige inspeções frequentes e mão de obra especializada. Já o novo sistema, baseado em sensores que captam informações além da luz visível, treina modelos de IA para identificar padrões associados a embriões vivos e inviáveis. Os resultados são promissores: o sistema alcançou até 97% de precisão na detecção da mortalidade embrionária já no quarto dia de incubação.
Além disso, a tecnologia também foi aplicada para identificar o sexo dos embriões. 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. Isso abre caminho para reduzir significativamente o descarte de pintinhos machos, um problema ético e econômico na indústria de ovos.
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, IA 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.
Essa inovação representa um avanço significativo para a avicultura, oferecendo soluções para reduzir perdas, melhorar a eficiência produtiva e promover práticas mais sustentáveis e éticas no setor.