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Reconhecimento facial para animais adaptado à produção animal

2020-09-21

Depois de se tornar num dos principais países criadores de recursos de reconhecimento facial em humanos, a China pretende adaptar esta tecnologia aos focinhos de animais com o objetivo de a utilizar na produção animal.

De acordo com a publicação Zap.aeiou, o investigador Zhao Jinshi, da Universidade de Cornell, em Nova Iorque, EUA, explicou que têm sido realizados testes com animais específicos, como ovelhas, porcos e vacas.

Contudo, têm sido identificadas algumas dificuldades, uma vez que alguns animais não apresentam características suficientemente distintas que possam ser reconhecidas pela tecnologia.

"Os porcos são os mais difíceis de reconhecer através deste método, porque são todos muito parecidos. Mas as vacas leiteiras são especiais, porque são pretas e brancas e têm formas diferentes”, explicou Jinshi.

Os empresários chineses consideram que esta tecnologia poderá ser aplicada na agricultura. Com o crescimento do setor, tornou-se necessário o armazenamento de várias informações, como condições de saúde, datas de inseminação e resultados dos testes de gravidez. A sincronização destes dados com câmaras instaladas nos estábulos permitiriam recolher vários dados de forma mais simples. Através da inteligência artificial poderão ser detetados sinais de doenças, permitindo um tratamento mais rápido e eficaz dos animais.

"Quando as câmaras forem instaladas, vou poder monitorizá-los em tempo real”, explica He Ye, o gerente de uma quinta na província de Hebei na qual foi instalada a tecnologia.

Em breve, He Ye vai poder receber notificações no seu telemóvel, caso uma vaca apresente sinais de doença ou outros problemas.

Para Jinshi, a instalação de câmaras será também um desafio, devido à água e lama.

Esta iniciativa vai ao encontro dos objetivos do governo da província de Hebei que pretende duplicar a produção de leite em dois anos, melhorar a segurança dos animais e cumprir os regulamentos de saneamento. A agricultura inteligente tem cada vez mais impacto no setor agrícola, principalmente na promoção dos padrões de produção de alimentos.

 

Fonte: Vida Rural
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