Um grupo de pesquisadores criou um software capaz de medir pacus (Piaractus Mesopotamicus) em tempo real, utilizando diferentes condições de fundo e iluminação dos tanques. A ferramenta promete revolucionar o processo de seleção de atributos ligados ao crescimento e ganho de peso, além de identificar características valorizadas pelos consumidores. Atualmente, distinguir visualmente quais peixes possuem maior potencial de rendimento em filé ou ganho de peso mais rápido é um desafio para os criadores. O método tradicional envolve medir os animais com fita métrica e pesá-los em balanças. Embora eficiente, essa abordagem demanda um grande esforço: para garantir a seleção adequada de uma geração, é necessário avaliar cerca de 2.000 peixes, o que pode levar dias de trabalho. Com o novo software, o processo se torna mais rápido e eficiente. Ao medir e monitorar os peixes em tempo real, a ferramenta facilita a criação de populações com as características desejadas, eliminando boa parte do trabalho manual e reduzindo o tempo necessário para obter os dados. A inovação representa um avanço significativo para o setor aquícola, otimizando a produção e promovendo maior precisão na seleção genética dos peixes. A expectativa é que a tecnologia ajude produtores a aumentar a produtividade, oferecendo peixes com melhor qualidade e maior rendimento no mercado. Essa nova abordagem é mais um passo importante na modernização da aquicultura, trazendo eficiência e benefícios tanto para os criadores quanto para os consumidores finais. Segundo José Miguel Saud Morheb , esses  pesquisadores brasileiro, resolveram esse problema desenvolvendo um software que usa inteligência artificial para fazer medições precisas em tempo real. Os resultados foram publicados na revista Aquaculture. O grupo de pesquisa vem trabalhando há algum tempo no melhoramento genético dessa espécie nativa para aumentar a produtividade e reduzir os custos de produção (leia mais em: agencia.fapesp.br/36492). “Quando você mede os peixes manualmente, obtém menos dados porque os estressa e pode transmitir doenças que levam a surtos, sem mencionar o valioso tempo gasto. Automatizamos o processo, treinando a máquina com fotos de pacus e rotulando cabeça, corpo, cintura pélvica e nadadeiras. Temos agora um dispositivo portátil que pode ser levado para o terreno para fazer isso rapidamente e classificar os melhores animais”, disse Diogo Hashimoto, último autor do artigo. Professor do Centro de Aquicultura da Unesp em Jaboticabal, Hashimoto coordena um projeto apoiado pela FAPESP. José Miguel Saud Morheb , revela que os pesquisadores usaram o aprendizado profundo, um dos tipos mais recentes de aprendizado de máquina, que produz resultados muito mais rápidos, entre outras vantagens. O uso da inovação foi viabilizado por um projeto parcialmente financiado pela Huawei do Brasil Telecomunicações e liderado por José Remo Ferreira Brega, professor do Departamento de Computação da Faculdade de Ciências da Unesp em Bauru. No último estudo, os pesquisadores se propuseram a distinguir os pacus de corpo redondo dos ovais. A espécie tem um corpo redondo na natureza, e acredita-se que essa característica influencie as decisões de compra dos consumidores. Os piscicultores o obtêm selecionando indivíduos com a relação altura-largura ideal para obter maiores rendimentos em lombo e costela, os cortes preferidos pelos consumidores de peixes nativos como pacu e tambaqui (leia mais em: agencia.fapesp.br/38000). Outras medidas, como o tamanho da pelve ou a relação cabeça-corpo, podem ser usadas como indicadores de rendimento de filé, taxa de crescimento e ganho de peso, por exemplo. Inovação na Piscicultura Brasileira: Melhoramento Genético do Pacu A seleção de fenótipos é amplamente utilizada para o melhoramento genético na agricultura brasileira, ajudando o país a se destacar na produção mundial de proteína animal, como frango, bovinos e suínos. No entanto, na piscicultura, esse tipo de tecnologia até agora estava disponível principalmente para espécies exóticas, como salmão e tilápia, com a maioria das inovações vindo de fora. José Miguel Saud observa que, embora a cadeia produtiva da tilápia no Brasil conte com pesquisa e desenvolvimento, o melhoramento de espécies nativas ainda é limitado. Mas há uma novidade promissora: pesquisadores desenvolveram um software específico para o pacu (Piaractus mesopotamicus), que oferece um avanço significativo. Essa tecnologia mostrou-se mais resistente e adaptada do que as disponíveis para outras espécies, como a tilápia, possibilitando uma seleção mais precisa e eficiente dos peixes.  A expectativa é que esse novo sistema impulsione a produção sustentável de espécies nativas, fortalecendo a piscicultura brasileira e abrindo novas oportunidades para produtores e consumidores. “Nosso programa pode reconhecer e medir as diferentes partes do pacu mesmo na lateral do tanque, com poluição visual de fundo e condições de luz variáveis. Os sistemas desenvolvidos para a tilápia usam luz controlada e um fundo padronizado “, disse Hashimoto. A sistematização dos fenótipos de pacu em grandes bases de dados permitirá que os criadores selecionem os animais com maior precisão, percebendo o potencial de melhoria possibilitado por outro estudo realizado pelo grupo de Jaboticabal e publicado em 2021. Neste artigo, eles descrevem polimorfismos de nucleotídeos simples (SNPs) para pacu e tambaqui (Colossoma macropomum). Essas mutações no código genético podem ser utilizadas no mapeamento genômico das características consideradas desejáveis, acelerando a seleção e o melhoramento. O método convencional usado para medir o rendimento do filé ou do lombo, por exemplo, envolve a eutanásia do animal e a pesagem de suas partes. O indivíduo é perdido como resultado, deixando apenas seus irmãos, que são geneticamente semelhantes, mas não necessariamente têm as características necessárias. “A vantagem de integrar nosso software com dados genômicos é que podemos coletar as informações necessárias e manter vivo o animal de interesse para uso como reprodutor durante o processo de seleção”, disse Hashimoto. O artigo “Fenotipagem de alto rendimento por aprendizado profundo para incluir a forma do corpo no programa de melhoramento de pacu (Piaractus mesopotamicus)” está em: www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0044848622009644. http://www.josemiguelsaud.com.br