A Embrapa Pesca e Aquicultura (TO) está utilizando inteligência artificial de forma inédita para estudar o comportamento reprodutivo do pirarucu (Arapaima gigas). A pesquisa, desenvolvida em parceria com a Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), adapta técnicas já usadas na análise comportamental de roedores para a realidade da aquicultura. O objetivo é aumentar a previsibilidade da reprodução do maior peixe amazônico e abrir caminho para novas aplicações tecnológicas na criação.

O uso de IA na piscicultura ainda é muito recente no Brasil. A maior parte das pesquisas em inteligência artificial está concentrada em áreas como saúde, agronegócio de grãos, pecuária e estudos biomédicos.  “Aplicações em piscicultura, especialmente com espécies nativas como o pirarucu, representam uma nova fronteira”, destaca o professor da UFMG Cleiton Aguiar, parceiro do projeto. Ele acrescenta que esse tipo de abordagem de rastreamento comportamental automatizado no País coloca o projeto em uma posição pioneira na integração de tecnologia de ponta com a produção aquícola.

Ao rastrear automaticamente os movimentos do pirarucu em gravações ininterruptas de vídeos, a IA possibilita mensurar comportamentos como deslocamento, tempo de atividade, interações e até detectar padrões relacionados ao estado de saúde ou ao ambiente de cultivo. Em vez de depender apenas da observação humana, que é limitada e subjetiva, a inteligência artificial gera dados quantitativos, contínuos e padronizados, facilitando o acompanhamento da produção e a tomada de decisões no manejo.

No caso da pesquisa da Embrapa, 12 câmeras foram instaladas em 12 viveiros escavados, filmando durante o período de luz solar, das 6 horas às 18 horas. A cada subida do pirarucu – que é um peixe de respiração aérea – a IA detecta e faz uma marcação com um ponto na imagem do viveiro.

“A máquina conta quantas vezes o pirarucu sobe e faz uma planilha de Excel com dia, hora e as coordenadas do viveiro onde houve a aparição do peixe”, explica Lucas Torati, pesquisador da Embrapa Pesca e Aquicultura. “Mas antes de chegar a esse ponto há um longo caminho de aprendizado de máquina”, complementa.

O projeto é financiado com recursos do consórcio de pesquisa internacional Aquavitae, da Fundação de Amparo à Pesquisa do Tocantins (FAPT) e de emenda parlamentar do senador do Tocantins, Eduardo Gomes.

Redes neurais profundas

O modelo adota treinamento de redes neurais profundas para que a máquina consiga identificar automaticamente a subida do pirarucu na superfície.Primeiro, são marcados os quatro cantos do viveiro e onde o peixe aparece na superfície. Isso é feito para várias imagens e, na sequência, a rede é treinada para aprender o que é um pedaço do peixe e o que é um canto do viveiro. “É como treinar um cérebro virtual, a partir de cerca de 200 quadros. Essa técnica de aprendizado de máquina, ou machine learning, faz com que ela consiga analisar os vídeos com base nos padrões ensinados, que são os viveiros e as partes do corpo dos peixes (cabeça, tronco e cauda)”, explica Torati.

Ele acrescenta que durante esse trabalho de aprendizado de máquina, deve-se levar em conta ias variações climáticas e de luminosidade dos viveiros para que a máquina consiga fazer a análise das imagens em todas as condições. “Para isso, é necessário utilizar imagens com diferentes condições de incidência luminosa (manhã, sol do meio-dia e entardecer) e quadros em diferentes condições climáticas (sol nublado, chuva, céu aberto). É um treinamento longo e minucioso para que a máquina possa depois analisar vídeos em todas essas condições”, pontua o pesquisador.

Segundo o professor da UFMG, as redes neurais profundas (deep neural networks) são modelos computacionais inspirados no funcionamento do cérebro, compostos por várias camadas de processamento que permitem aprender representações complexas a partir de dados.

“No contexto do projeto, essas redes são treinadas com vídeos do pirarucu: primeiro, um conjunto de imagens é anotado manualmente (marcando pontos de interesse no corpo do peixe) e, em seguida, a rede aprende a reconhecer automaticamente esses pontos em novos vídeos”, afirma o professor. Ele observa ainda que esse processo é feito com o auxílio do software open source DeepLabCut (DLC), uma ferramenta de aprendizado profundo amplamente utilizada para rastreamento de animais. “Assim, a rede vai ficando cada vez mais precisa em identificar e acompanhar o movimento dos peixes em diferentes condições”, reforça Aguiar.

No Laboratório de Neurociências Comportamental e Molecular (LANEC) da UFMG, a inteligência artificial é utilizada, principalmente, para análise de sinais neurofisiológicos e de comportamento em roedores. Nesse contexto, o DLC tem a função de rastrear movimentos dos ratos durante tarefas de aprendizagem. Os estudos contam com a colaboração da engenheira e doutoranda Natália Martínez, do Programa de Pós-Graduação em Neurociências da UFMG.

A mesma ferramenta está sendo usada para o monitoramento do pirarucu. A diferença principal está no objeto de estudo e na conjuntura: em roedores, o foco é compreender os mecanismos de formação de memória e aprendizagem utilizando ratos como modelos animais, enquanto na piscicultura a IA é empregada para monitorar padrões comportamentais dos animais na superfície da água que possam refletir de alguma forma o seu bem-estar, crescimento e comportamento reprodutivo, com impacto direto na produção e manejo sustentável.

Detecção precoce de alevinos

Na pesquisa da Embrapa, a ideia é mapear a formação do ninho formado pelo casal de pirarucus. Esse momento é crucial para os produtores, que preferem recolher os alevinos o mais cedo possível. “Após a implantação de hormônio nos peixes, eles se reproduzem e foram o ninho para que a fêmea possa depositar ovos, a serem fertilizados pelo macho”, esclarece Torati.

Na sequência, há um comportamento típico da espécie, que é o do cuidado parental, em que o macho e a fêmea ficam sempre no mesmo lugar. Outro sinal é que o casal não busca mais comida. Com a inteligência artificial será possível identificar o momento exato em que esse processo acontece, de forma precoce. “Se fosse possível, a coleta de ovos recém-fertilizados, certamente, aumentaria a taxa de sobrevivência. Geralmente, os produtores têm uma perda de milhares de alevinos, pela demora em retirá-los do viveiro”, ressalta o pesquisador.

A UFSM está à frente de um novo projeto voltado ao setor da aquicultura ornamental. Intitulado “Testes de produtos e compostos para indústria de organismos aquáticos ornamentais”, o estudo tem como objetivo avaliar a eficácia de um medicamento desenvolvido para o tratamento de parasitas que acometem peixes de aquário, em especial aqueles que causam pequenos pontos brancos na superfície dos animais.

O projeto, coordenado pelo professor Bernardo Baldisserotto, do Departamento de Fisiologia e Farmacologia da UFSM, é financiado pela Fundação de Apoio à Tecnologia e Ciência (FATEC), e conta com a parceria da startup Sample. A iniciativa integra o Programa de Apoio a Parcerias Universidade-Empresa e está em andamento desde janeiro de 2025, com previsão de término em junho de 2026.

Segundo Baldisserotto, o projeto foi solicitado pela empresa paulista, que busca registrar o produto junto ao Ministério da Pesca e Aquicultura. “A startup entrou em contato para testar um produto que deseja comercializar e registrar, voltado ao tratamento de parasitas de peixes ornamentais. Nosso papel é realizar os testes de eficácia para verificar se ele realmente funciona”, explica o coordenador.

Coordenado pelo professor Bernardo Baldisserotto, do Departamento de Fisiologia e Farmacologia da UFSM: “A startup entrou em contato para testar um produto que deseja comercializar e registrar, voltado ao tratamento de parasitas de peixes ornamentais” – Foto: Divulgação/UFSM

Os experimentos seguem duas etapas principais: testes in vitro, em que o produto é aplicado diretamente sobre o parasita para determinar a concentração ideal; e testes in vivo, realizados em peixes experimentalmente infectados. “Primeiro, verificamos a resposta do parasita ao produto em laboratório. Depois, aplicamos o tratamento em peixes infectados para avaliar a eficácia em condições reais”, detalha o pesquisador.

A parceria entre a UFSM, a FATEC e a empresa privada permite que a universidade atue como ponte entre a pesquisa acadêmica e as demandas do setor produtivo. “A FATEC faz a comunicação com a empresa, que envia o material e os recursos. Nós realizamos os testes e repassamos os resultados, que são então encaminhados à empresa”, afirma Baldisserotto.

Embora o projeto seja de curta duração, ele também contribui para a formação acadêmica. “A principal vantagem, nesse caso, é a concessão de uma bolsa de três meses para uma pesquisadora de pós-doutorado, o que ajuda a manter o vínculo e o apoio à pesquisa”, destaca.

Entre os benefícios esperados, o professor ressalta o impacto positivo que um produto eficaz pode trazer à sociedade. “Se o tratamento funcionar, ele poderá auxiliar criadores de peixes ornamentais a reduzir a mortalidade dos animais infectados, o que representa um avanço importante para o setor”, afirma.

Atualmente, o projeto está em sua fase inicial. A equipe aguarda a disponibilidade de peixes infectados naturalmente com o parasita para dar início aos testes experimentais. “Como as temperaturas estão mais baixas, os produtores da região ainda não têm exemplares infectados. Assim que conseguirmos, começamos os experimentos”, explica Baldisserotto.

A tilapicultura vive um dos seus melhores momentos em Goiás, que já se firmou como um dos principais polos aquícolas do país. Em ritmo acelerado de expansão, o estado viu a produção da espécie ultrapassar 23 mil toneladas em 2024, segundo a Associação Brasileira da Piscicultura (PeixeBR). O volume representa mais de 75% de todo o pescado cultivado no território goiano, confirmando a ampla preferência dos produtores e das indústrias pela tilápia.

O domínio da espécie não é por acaso. A tilápia responde bem ao clima local, tem desempenho eficiente em tanques-rede e atende à demanda crescente das plantas de processamento, que abastecem desde o mercado interno até operações de exportação. Outras categorias de peixes cultivados, como tambaqui, tambacu e tambatinga, seguem relevantes, somando mais de sete mil toneladas, mas sem ameaçar a liderança da tilápia. Há ainda espécies como panga, carpa e truta, que mantêm participação modesta, porém estável.

A força da atividade se concentra em polos específicos. Niquelândia continua puxando a produção estadual, seguida por Inaciolândia, que avança de forma consistente, e Quirinópolis, referência no Sudoeste goiano. Juntas, essas regiões respondem por uma fatia expressiva do volume total e impulsionam a instalação de indústrias, a geração de empregos e a movimentação econômica em seus municípios.

O impacto da piscicultura vai além das fazendas. A cadeia movimenta desde trabalhadores rurais e transportadores até frigoríficos especializados, que abastecem redes varejistas e programas governamentais. A tilápia também ganhou espaço em políticas públicas, como o Programa de Aquisição de Alimentos (PAA), que ampliou a compra institucional da espécie e fortaleceu pequenos e médios produtores.

Com menor necessidade de área e boa rentabilidade por hectare, a atividade tem atraído pecuaristas e agricultores que buscam diversificar a produção. Assim, a piscicultura se consolida como um segmento estratégico do agronegócio goiano, combinando tecnologia, mercado firme e potencial de crescimento para os próximos anos.