IA para saúde animal

Trabalhamos com a Vaxxinova para uma solução de análise e classificação do parasita causador coccidiose aviária usando Inteligência Artificial.

Galinhas brancas em uma granja
Coccidiose aviária causa perdas anuais que ultrapassam os
14,3
Bilhões de dólares
Galinhas castanhas em explorações agrícolas

Contexto do Case

A coccidiose aviária é uma das doenças de maior impacto econômico na avicultura, causando perdas anuais que ultrapassam os US$ 14,3 bilhões na indústria em todo o mundo.

Ela é causada por sete espécies do protozoário do gênero Eimeria, que infectam as aves por meio de oocistos – pequenos organismos resistentes que se espalham no ambiente e podem ser ingeridos pelas aves.

O papel da Vaxxinova é oferecer soluções para proteção e controle contra a Coccidiose aviária por meio de vacinas. Essa produção requer controles e processos rigorosos, sendo necessária a análise de oocistos de Coccidiose.

Desafios da proposta

A análise de cada amostra é bastante complexa. É necessário contar e classificar os oocistos e também identificar a espécie de Eimeria, para então definir a estratégia de controle.

O processo é demorado, exige alto grau de especialização e está sujeito a erros, o que poderia comprometer a precisão das análises.

Pesquisadora com máscara e touca descartável olhando para o microscópio.
  • Análise complexa
  • Feita manualmente
  • Sujeita a erros

Solução Desenvolvida

Junto à Vaxxinova, desenvolvemos um modelo avançado de Inteligência Artificial com Visão Computacional para fazer as análises e contagem dos oocistos.

Para isso, o modelo busca padrões e consegue identificar, classificar e quantificar os oocistos. Assim, ele pode diferenciar entre:

  • Oocistos esporulados (infectantes) e não-esporulados (ainda não infectante).
  • Espécies de Eimeria, identificando as sete espécies causadoras da coccidiose aviária - algo que visualmente, o olho humano não consegue diferenciar.

A cada nova amostra, o modelo aprende mais e fica ainda mais calibrado.

Tecnologias envolvidas

Inteligência Artificial
Machine Learning
Visão Computacional
Deep Learning
Captura de imagem de oocistos
A solução desenvolvida captura as diferentes espécies de oocistos, aqui representadas por cores diversas.
Captura de imagem e diferenciação dos oocistos
Além das espécies, a solução também diferencia os oocistos infectantes (em azul) ou não infectantes (em vermelho).

Resultados

Processo passou a ser automatizado
Reduzimos o tempo de análise das amostras
Aumento da precisão de cada análise
Auxílio para produção e controle de vacinas
Veja outros cases de sucesso

Depoimentos

Jony Yoshida, Coordenador de Suporte Técnico em Bioprocessos
Jony Yoshida
Coordenador de Suporte Técnico em Bioprocessos

O projeto com o Venturus foi inovador, em uma área considerada inviável ou que exigia soluções complexas e custosas.

Mesmo sem experiência prévia na saúde animal, a expertise tecnológica do Venturus, junto ao nosso conhecimento técnico, permitiu desenvolver uma solução de alto valor agregado.

Além dos resultados práticos, a colaboração abre portas para futuras inovações, fortalecendo o potencial de transformação da nossa área.

Sandra Fernandez, diretora global do programa coccidiose
Sandra Fernandez
Diretora Global do Programa Coccidiose

A parceria entre as duas empresas foi fundamental para os resultados deste projeto, que trouxe inovação e melhorias para nosso processo produtivo.

Desenvolvemos um método rápido e preciso, com grande aplicabilidade, que representa um avanço importante para a área.

A solução oferece possibilidades de uso em diferentes contextos no futuro, reforçando o valor estratégico da colaboração e abrindo portas para novas aplicações.

Entre em contato e um dos nossos especialistas irá atendê-lo:

Venturus - Campinas / SP - Brasil
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