Predição da massa corporal de pintinhos por meio de modelos baseados em inteligência artificial

Patrícia Ferreira Ponciano Ferraz, Tadayuki Yanagi Junior, Yamid Fabián Hernández Julio, Jaqueline de Oliveira Castro, Richard Stephen Gates, Gregory Murad Reis, Alessandro Torres Campos

Resumo


O objetivo deste trabalho foi desenvolver, validar e comparar 190 modelos baseados em inteligência artificial, para predizer a massa corporal de pintinhos de 2 a 21 dias de vida, submetidos a diferentes períodos e intensidades de estresse térmico. O experimento foi realizado com 210 pintinhos, em quatro túneis de vento climatizados. Um banco de dados com 840 conjuntos de dados (de aves de 2 a 21 dias) – com as variáveis temperatura de bulbo seco do ar, duração do estresse térmico (dias), idade das aves (dias) e a massa corporal diária dos pintinhos – foi utilizado para treinamento de rede, validação e testes dos modelos baseados em redes neurais artificiais (RNA) e redes “neuro-fuzzy” (RNF). As RNA mostraram-se mais precisas para se predizer a massa corporal de pintinhos de 2 a 21 dias de idade, submetidos às variáveis de entrada, e apresentaram R² de 0,9993 e erro‑padrão de 4,62 g. As RNA propiciam a simulação de diversos cenários, que podem auxiliar na tomada de decisões em relação ao manejo, e podem ser incorporadas nos sistemas de controle de aquecimento.

Palavras-chave


bem estar animal; redes neurais artificiais; frango; modelagem; redes neurais difusas; conforto térmico

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