As cobaias de Julia Somerdin se alinham para o trabalho antes do amanhecer, balançando o rabo para espantar moscas enquanto uma ordenhadeira robótica se conecta a seus úberes para realizar um trabalho que antes era feito pelas mãos de um agricultor. Julia tem um interesse particular nos agentes de ordenha robótica, e especificamente nas formas pelas quais essa tecnologia do século 21 ainda falha em resolver um desafio para a produção de leite tão antigo quanto a própria pecuária leiteira: a mastite.
A infecção bacteriana no úbere pode se espalhar por todo o rebanho, reduzindo a oferta de leite e exigindo o descarte da produção. Isso não apenas causa dor para o animal, como também gera despesas adicionais para as fazendas. Julia está desenvolvendo uma ferramenta, por meio de sua agtech Labby, que consegue detectar uma vaca infectada a partir do aumento das células de defesa em seu leite, muitas vezes antes que ela comece a apresentar sintomas físicos.
A detecção precoce é fundamental em fazendas grandes e movimentadas, onde os produtores não têm tempo de verificar cada vaca, todos os dias, diz Julia. “O ponto realmente importante é que eles dediquem seu tempo e recursos à vaca que realmente precisa de atenção”, afirmou Julia à Forbes. “É como em uma sala de aula, os professores precisam prestar atenção às crianças que precisam de ajuda, não às que não precisam.”
Cada caso de mastite pode custar até US$ 500 em perda de produção e descarte por vaca, e em qualquer mês os fazendeiros podem ter de 2 a 5 por cento de seu rebanho sofrendo com a infecção contagiosa. A condição afeta 250 milhões de vacas por ano em todo o mundo, custando à indústria global de laticínios US$ 32 bilhões.
Julia, uma das listadas no Forbes 50 Over 50 de 2025 nos EUA, está trabalhando para mudar essas estatísticas com a Labby, a startup de testes de leite que desenvolveu no MIT. O sistema da Labby, MilKey (um trocadilho apreciado no setor leiteiro), usa uma combinação de tecnologia avançada de imagem e inclui um dispositivo semelhante a um Game Boy portátil para capturar dados de amostras de leite em tempo real.
Um algoritmo com inteligência artificial analisa a composição do leite em gordura, proteína e contagem de células somáticas, o que detecta se o sistema imunológico da vaca está respondendo a uma infecção. Os dados são entregues ao produtor por meio de um aplicativo de celular, com o objetivo de alertá-lo sobre uma infecção antes que a vaca apresente sintomas e muito antes da prática atual de testar lotes de leite apenas depois que eles já saíram da fazenda.
“Todos nós sabemos como nos últimos 20 anos o big data transformou a saúde humana”, afirma Julia. “Cada vez mais percebemos como a saúde animal está conectada à saúde humana.”
Julia tem clareza sobre a necessidade de sua empresa, sediada em Rochester, Nova York, desde que a fundou em 2017. Mas o caminho do conceito até o sucesso de mercado não foi nem rápido nem fácil. Nesse sentido, ela tem muito em comum com os pequenos produtores de leite que lutam para manter os negócios familiares.
“Sei exatamente por que estou fazendo isso, para causar um impacto real, resolver problemas negligenciados na pecuária e mostrar o que é possível quando você não desiste, mesmo quando as probabilidades dizem que você deveria”, diz.
Nascida na China e formada em engenharia elétrica, Julia passou a primeira metade da carreira desenvolvendo aspectos de negócios em plataformas tecnológicas que solucionam problemas complexos em telecomunicações e defesa. Ela concluiu um MBA na Northeastern University e, em 2013, iniciou um programa de pós-graduação em design e gestão de sistemas no MIT. Lá conheceu o cofundador Anshuman Das, físico pós-doutorado com experiência em óptica, imagem e ciência de materiais.
Julia conta que na época não sabia nada sobre pecuária leiteira, embora tivesse passado os verões na fazenda do avô, na China. Mas queria perseguir uma ideia de startup com propósito. Das e o engenheiro Akshat Wahi estavam patenteando uma nova tecnologia móvel de testes de fluidos que parecia se encaixar perfeitamente na indústria global de laticínios, de US$ 990 bilhões. Foi assim que nasceu a Labby.
Desde o início, a Labby acumulou vitórias em competições de startups e investimentos modestos nos Estados Unidos e na Europa. A empresa foi selecionada para o programa Techstars Lisbon Accelerator em 2020 e para o programa de inovação da Dairy Farmers of America. Recebeu dois financiamentos não dilutivos do Small Business Innovation Research, nos EUA, somando mais de US$ 1,25 milhão. Mas, assim como na pecuária, a Labby exigia muito trabalho sem retorno imediato. Em 2022, Julia conta que a empresa havia esgotado seus recursos e se tornado uma operação de uma única pessoa. “A maioria das startups fecha nessas condições. Mas eu não fechei”, diz.
Mais tarde naquele ano, a Labby venceu o prêmio de US$ 250 mil na competição Grow-NY, o que abriu as portas para uma prestigiada aceleradora de hardware em Rochester. Julia transferiu a empresa de Boston para Rochester, para ficar mais próxima dos produtores de leite do interior do estado de Nova York. Novos financiamentos vieram depois e hoje a Labby conta com uma equipe de oito pessoas. O modelo de negócios atual combina a venda de hardware com uma assinatura de coleta e análise de dados por vaca/dia. Os preços são definidos caso a caso, dependendo da configuração das ordenhadeiras e do número de vacas monitoradas.
“Ele tem essa capacidade preditiva para um problema que pode acontecer em algumas horas ou em alguns dias. Isso pode fazer uma enorme diferença no retorno econômico ou na alocação de recursos”, explica Julia, destacando que também há valor para toda a indústria nos dados coletivos que a Labby acumulará no futuro.
A Labby vem testando e validando seu sistema no Cornell Agriculture Systems Testbed and Demonstration Site (CAST), voltado para a Fazenda do Futuro. O diretor do CAST, professor Julio Giordano, afirma que o diferencial da Labby é que pode ser utilizada em qualquer ordenhadeira e integrar outros fluxos de dados, como os ambientais, coletados pelos produtores. Existem outras tecnologias que captam dados semelhantes, ele diz, mas muitas delas estão vinculadas a sistemas específicos de ordenha. A flexibilidade da Labby a torna única.
“A integração de dados é um dos maiores desafios que enfrentamos hoje”, afirma Giordano, referindo-se ao setor de laticínios como um todo. “Há muitos fluxos de dados diferentes nas fazendas, de sensores a sistemas não sensoriais, e o desafio é reuni-los de forma realmente útil.”
Em maio deste ano, a primeira instalação comercial da Labby entrou em operação no SmartHolstein Lab, em Bowling Green, Kentucky. Jeffrey Bewley, diretor executivo de genética e inovação da Holstein Association USA e parceiro do SmartHolstein Lab, afirma que as vacas já usam uma espécie de versão bovina do FitBit para monitorar quanto comem, ruminam e se movimentam, como indicadores de boa saúde. Mas, com mais de 450 quilos cada, as vacas podem ser desajeitadas e curiosas, mexendo em fios e câmeras instalados nos estábulos. A Labby considera esses desafios em seu design sem contato e protegido, explica Bewley. “Não há partes móveis nem desvantagens em medir continuamente”, afirma. “O sistema pode funcionar enquanto a ordenhadeira estiver funcionando.”
Bewley cresceu em uma fazenda leiteira e fez doutorado na Purdue University pesquisando tecnologias de pecuária de precisão, então já viu muitas inovações no setor. Outro valor da Labby, ele diz, é que o sistema pode ser “sempre ligado”, levando em conta que em fazendas maiores as ordenhadeiras podem funcionar até 22 horas por dia.
“Isso nos permite ter vários olhos sobre as vacas ao longo do dia e saber quando elas estão dizendo: ‘Algo não está bem comigo’”, afirma. “Trata-se da saúde e do bem-estar do animal, e todos querem que o animal seja bem cuidado. Esta é mais uma ferramenta para isso.”
Para Julia, o foco é a visão mais ampla de como a Labby pode melhorar a vida nas fazendas leiteiras no cuidado com as vacas, e também para os produtores que precisam de sistemas mais eficientes para garantir um produto de qualidade, satisfazer os consumidores, manter as propriedades financeiramente viáveis e tornar as cadeias de suprimento mais produtivas.
“Quando comecei, um produtor em Massachusetts me disse: ‘Julia, eu não preciso de um brinquedo’”, contou. “Por que eu faço isso? Ajudar a pecuária leiteira, ajudar as pessoas, ajudar o planeta.”
