Tecnologia aplicada para o bem-estar animal

Dos dados às respostas: Maximizando o bem-estar animal por meio da pecuária de precisão.

A combinação de práticas cotidianas na agricultura, como a avaliação do desempenho da alimentação e da produção, com o monitoramento contínuo e em tempo real dos parâmetros dos animais pode ter um impacto significativo na avaliação do bem-estar e da saúde dos animais. Esses tópicos são de grande interesse público atualmente (1).

Continue lendo para saber mais sobre as tecnologias de bem-estar animal aplicadas, as vantagens da criação de animais de precisão e as considerações éticas que devem ser levadas em conta.

Interação entre animais e computadores 

A interação entre animais e computadores (ACI) é um campo interdisciplinar emergente, graças ao desenvolvimento e à aplicação de novas tecnologias ao bem-estar animal. A ACI se concentra no design de sistemas interativos que permitem que os animais interajam com dispositivos eletrônicos, computadores e outros sistemas digitais, sempre buscando respeitar os “Cinco Domínios do Bem-Estar Animal”. 

O modelo “Cinco Domínios do Bem-Estar Animal” abrange a experiência vivida pelo animal em termos de suas necessidades físicas, funcionais e psicológicas. Os primeiros quatro domínios se concentram em aspectos tangíveis, como qualidade da alimentação, ambiente, saúde e interações comportamentais. O quinto domínio, estado mental, reflete o bem-estar emocional e psicológico do animal e se baseia na avaliação dos quatro domínios anteriores (2,3). 

Vantagens da criação de animais de precisão

Uma das principais aplicações da tecnologia de bem-estar animal é o desenvolvimento da pecuária de precisão (PLF do inglês precision livestock farming). A PLF é um conceito que envolve o uso de tecnologia para monitorar e gerenciar animais individuais. 

A PLF permite que os produtores identifiquem possíveis problemas, como suspeitas de doenças ou mudanças nas condições ambientais que prejudicam o bem-estar dos animais, por meio do uso de sensores que medem vários parâmetros, como temperatura, umidade e consumo de ração. Isso torna possível responder a esses problemas em tempo real. Essa tecnologia fornece informações à equipe apropriada ou instrui uma máquina a reagir de acordo, por exemplo, ajustando a ventilação (1,4). 

Na indústria animal, câmeras de vídeo e infravermelho têm sido usadas para monitorar parâmetros de bem-estar animal (5). Seu uso também foi proposto para capturar e analisar imagens em tempo real de rebanhos, proporcionando uma maneira eficiente e precisa de detectar claudicação e deformidades nas pernas que diminuem o desempenho dos animais (6). 

A interação entre animais e computadores é um campo interdisciplinar emergente, graças ao desenvolvimento e à aplicação de novas tecnologias ao bem-estar animal.

Um estudo desenvolveu um método baseado em inteligência artificial para melhorar a distribuição de frangos de corte no piso de um galpão industrial, com base em vídeos capturados por câmeras (7). O desenvolvimento e o uso de sistemas inovadores de alojamento, como gaiolas enriquecidas com acesso a poleiros e banheiras de areia (8) e sistemas de criação ao ar livre, também demonstraram melhorar o bem-estar dos animais.

Uma das principais vantagens dos sistemas de criação ao ar livre é que eles permitem que as galinhas expressem comportamentos naturais, como fazer ninhos e chocar na presença de galinhas. Além disso, esses sistemas melhoram a condição física das aves, especialmente no que diz respeito à plumagem e à prevenção da osteoporose, o que contribui para seu bem-estar emocional e fisiológico (8,9). 

O uso de sistemas de controle ambiental no alojamento dos animais pode ajudar a regular a temperatura, a umidade e a qualidade do ar, além de reduzir o estresse que eles podem causar, criando um ambiente mais confortável para os animais (11). 

Considerações éticas

Embora o uso da tecnologia de bem-estar animal tenha muitos benefícios potenciais, tanto para o próprio animal quanto para o desempenho zootécnico, é importante observar que seu uso deve ser ético e respeitar os direitos dos animais. Em particular, o uso de procedimentos invasivos, como a implantação de chips ou dispositivos de rastreamento, deve ser cuidadosamente considerado e avaliado para garantir que não cause danos aos animais (3). 

Os avicultores devem ter confiança nos dados gerados pela tecnologia de monitoramento e estar preparados para tomar medidas corretivas, se necessário. É importante considerar como a produção animal com tecnologia de monitoramento pode influenciar as atitudes e as preocupações dos produtores, dos consumidores e do público em geral em relação ao bem-estar animal (4).

Referências:

1. Morrone S, Dimauro C, Gambella F, Cappai MG. Industry 4.0 and Precision Livestock Farming (PLF): An up to Date Overview across Animal Productions. Sensors. 2022;22(12). 

2. Webber S, Cobb ML, Coe J. Welfare Through Competence: A Framework for Animal-Centric Technology Design. Front Vet Sci. 2022;9. Available from: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fvets.2022.885973

3. Dawkins MS. Does Smart Farming Improve or Damage Animal Welfare? Technology and What Animals Want. Front Anim Sci. 2021;2. Available from: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fanim.2021.736536

4. Tuyttens FAM, Molento CFM, Benaissa S. Twelve Threats of Precision Livestock Farming (PLF) for Animal Welfare. Front Vet Sci. 2022;9. Available from: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fvets.2022.889623

5. Marquez HJP, Ambrose DJ, Schaefer AL, Cook NJ, Bench CJ. Infrared thermography and behavioral biometrics associated with estrus indicators and ovulation in estrus-synchronized dairy cows housed in tiestalls. J Dairy Sci. 2019 May 1;102(5):4427–40. 

6. Peña Fernández A, Norton T, Tullo E, van Hertem T, Youssef A, Exadaktylos V, et al. Real-time monitoring of broiler flock’s welfare status using camera-based technology. Biosyst Eng. 2018 Sep 1;173:103–14. 

7. Guo Y, Chai L, Aggrey SE, Oladeinde A, Johnson J, Zock G. A Machine Vision-Based Method for Monitoring Broiler Chicken Floor Distribution. Sensors. 2020 Jan;20(11):3179. 

8. Yan S, Yang C, Zhu L, Xue Y. The Potential of Understory Production Systems to Improve Laying Hen Welfare. Anim Open Access J MDPI. 2022 Sep 5;12(17):2305. 

9. Michel V, Berk J, Bozakova N, van der Eijk J, Estevez I, Mircheva T, et al. The Relationships between Damaging Behaviours and Health in Laying Hens. Anim Open Access J MDPI. 2022 Apr 11;12(8):986.

10. da Silva JP, de Alencar Nääs I, Abe JM, da Silva Cordeiro AF. Classification of piglet (Sus Scrofa) stress conditions using vocalization pattern and applying paraconsistent logic Eτ. Comput Electron Agric. 2019 Nov 1;166:105020. 

11. Neethirajan S, Kemp B. Digital Livestock Farming. Sens Bio-Sens Res. 2021 Jun 1;32:100408.