Um software desenvolvido na Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos (FZEA), da USP de Pirassununga, pode prever, para até dez anos, os resultados dos cruzamentos entre matrizes bovinas. O modelo computacional estruturado simula rebanhos de até 14.400 cabeças em diversas condições e pode ajudar os criadores na escolha do reprodutor, pois permite predizer os efeitos dessa seleção.
‘Foi codificado um programa aplicando-se o Método Monte Carlo, que nos permite simular nascimento, engorda, crescimento, maturação sexual e a reprodução dos bovinos’, conta a pesquisadora responsável pelo desenvolvimento do software Flávia Devechio Providelo. A análise dessas variáveis permite definir a qualidade genética do rebanho e garantir cruzamentos mais produtivos. ‘Quando comparados a dados reais, os dados simulados pelo programa foram bastante próximos’, afirma Flávia.
O Método Monte Carlo (MMC) é um método estatístico utilizado em simulações estocásticas com diversas aplicações em áreas como a física, matemática e biologia. Inicialmente desenvolvido para o cálculo estatístico de jogos de azar, seu nome é uma referência ao Cassino de Monte Carlo. ‘O MMC utiliza um gerador de números aleatórios, para tomada de decisões’, explica a pesquisadora. Com base em um banco de dados reais sobre as matrizes reprodutoras do rebanho, o programa simula as características de futuros animais gerados pelos cruzamentos entre as matrizes. ‘É possível prever como será o desempenho do bezerro até a idade adulta e, a partir disso, realizar o cruzamento para obter as melhores crias, inferir na fertilidade do rebanho aumentando a taxa de vacas paridas, dentre outras variáveis que podemos experimentar no modelo’.
Segundo Flávia, a aplicação de modelos computacionais à pecuária já é bastante utilizada em outros países devido às inúmeras vantagens trazidas para otimizar a produção. No modelo desenvolvido na FZEA, ela destaca a sua conformidade com as condições extensivas de criação no Brasil. ‘Ele é bastante eficaz nas previsões, além de ser um programa de baixo custo’, garante Flávia.
Redes neurais
Orientada pelos professores Ernane José Xavier Costa e José Bento Sterman Ferraz, ambos da FZEA, e Antonio Caliri, da Faculdade de Ciências Farmacêuticas de Ribeirão Preto (FCFRP), Flávia, agora, faz parte de outra pesquisa, também de aplicação de modelos computacionais na pecuária. A idéia agora, segundo ela, é criar um outro programa de análise genética para gado de corte, só que utilizando redes neurais artificiais. No Canadá, existem estudos semelhantes e bem sucedidos, mas voltados para gado de leite.
‘Esse trabalho é pra desenvolver um programa que otimize a análise genética do rebanho, principalmente no que diz respeito ao tempo’, explica. ‘Usando uma aplicação em redes neurais, uma análise que hoje pode levar dias para ser concluída, seria realizada em poucos segundos.’
Na primeira fase desse estudo, Flávia trabalhou com um rebanho de 100 animais. Segundo ela, um conjunto pequeno, ‘mas os resultados indicam que a rede neural será muito eficiente na avaliação de grandes rebanhos’. Agora, esse modelo está sendo testado em um rebanho de 56.000 cabeças.
Yara Camargo, da Agência USP
M.J.
