Processo que chegava a demorar 15 dias foi encurtado para 24h; agilidade proporciona a redução de 30% a 50% a utilização de antibióticos
A iniciativa inovadora, disponibilizada nas fazendas por meio de um minilaboratório da solução OnFarm, ganhou destaque internacional com a publicação de um artigo na Nature, revista científica britânica que é referência no mundo. O artigo pode ser acessado AQUI.
A solução permite diagnosticar em até 24 horas o agente causador da mastite, que, pelo método de análise tradicional de coleta de amostra e envio para laboratório, pode levar de 10 a 15 dias.
“A inteligência artificial da Rúmina, chamada Rúmi, que é a base da solução OnFarm, foi treinada e validada por um time de especialistas utilizando um banco de dados com mais de mil imagens com o objetivo de auxiliar, padronizar e acelerar o processo de leitura de resultados, além de reduzir os erros de interpretação por pessoas iniciantes no diagnóstico”, destaca um dos pesquisadores responsáveis pelo projeto, o PhD em Ciência dos Laticínios pela USP e gerente de Produto e Inovação da Rúmina, Cristian Martins.
Em números, a intervenção rápida e a adequada identificação do agente causador da mastite reduzem em torno de 30% a 50% a utilização de antibióticos, já que dependendo do microrganismo, não é necessária a sua utilização, o que, por consequência, evita o uso indiscriminado de medicamentos e o desperdício alimentar, com o descarte de leite.
Como exemplo, o pesquisador cita um animal com média produtiva de 25 litros de leite por dia, em um tratamento que demanda a utilização de antibióticos. “A perda ocasionada nesse período seria em torno de 1.750 litros, um grande prejuízo para o produtor e a sociedade como consumidora”, afirma Martins, indicando que é comum na rotina do campo de 10% a 15% das vacas de um rebanho ficarem doentes todos os meses.
Para ele, a Rúmi veio para somar, assim como grande parte das tecnologias presentes na pecuária leiteira. “Como uma assistente próxima do pecuarista, ela auxilia diretamente nos índices produtivos da fazenda, na qualidade do leite e no bem-estar dos animais, resultando num rebanho mais saudável”, explica.
A praticidade do diagnóstico promovida pela ferramenta democratiza e simplifica a adoção de tecnologia no campo pelos produtores, complementa o CEO da Rúmina, Laerte Cassoli. “A OnFarm ajuda a acelerar o acesso à inovação no campo, sendo a Rúmi o primeiro lançamento com integração de dados e inteligência artificial do grupo. Nosso propósito é empoderar os produtores contribuindo para uma pecuária mais sustentável e rentável”, declara.
Ele complementa que além de melhorar a produtividade das fazendas, tecnologias inovadoras como a Rúmi e a OnFarm contribuirão para que os consumidores tenham acesso a um leite de qualidade cada vez melhor. “Isso é uma vitória não apenas para os produtores e a indústria de laticínios, mas também para os consumidores, que serão diretamente beneficiados”, finaliza Cassoli.
Sobre a Rúmina
A Rúmina é uma empresa de soluções inovadoras para a pecuária no Brasil e América Latina, com foco em apoiar os produtores de hoje a se tornarem os produtores do futuro: mais produtivos e sustentáveis. Por meio de tecnologia, transforma dados das fazendas em uma experiência digital inteligente, que apoia o produtor e empodera a cadeia a tomar decisões mais seguras dentro do negócio.
A plataforma Rúmina engloba o Ideagri, sistema brasileiro de gestão e suporte à tomada de decisão das fazendas de leite; a OnFarm, solução para controle de mastite e saúde do úbere; o RúmiCorte, sistema de gestão para a pecuária de corte; a RúmiCash, uma fintech de crédito desburocratizado e compras estruturadas para a cadeia do leite; o RúmiFlow, tecnologia de automação para pré-ordenha; o Rúmina Insights, plataforma personalizada de inteligência de dados; o RúmiTank, tecnologia com base em sensores para monitoramento inteligente do tanque de leite e o RúmiScore, o maior benchmarking independente de produtividade e sustentabilidade do setor pecuário leiteiro no Brasil.
Mais informações: www.rumina.com.br
