Modelagem matemática baseada em sistema inteligente e IoT para tomada de decisão no manejo da produção intensiva de animais visando aumento da produtividade

• Processo: 19/16525-1
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Vigência: 01 de janeiro de 2021 - 30 de setembro de 2021
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Engenharia Agrícola
• Pesquisador responsável: Thayla Morandi Ridolfi de Carvalho Curi
• Beneficiário: Thayla Morandi Ridolfi de Carvalho Curi
• Empresa Sede: Thayla Morandi Ridolfi de Carvalho Curi
• CNAE: Atividades de apoio à pecuária ; Serviços de engenharia ; Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais
• Município: Campinas
• Pesquisadores associados: Stanley Robson de Medeiros Oliveira
• Bolsa(s) vinculada(s): 20/15512-0 - Modelagem matemática baseada em sistema inteligente e IoT para tomada de decisão no manejo da produção intensiva de animais visando aumento da produtividade, BP.PIPE; 20/15612-5 - Modelagem matemática baseada em sistema inteligente e IoT para tomada de decisão no manejo da produção intensiva de animais visando aumento da produtividade, BP.TT
• Assunto(s): Avicultura Produção animal Inteligência artificial Internet das coisas Redes neurais (computação) Modelos matemáticos Tomada de decisão Produtividade Métodos para melhoria da produtividade
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Avicultura | Eficiência produtiva | Inteligência Artificial | IoT | Redes Neurais Artificiais | Inteligência Artificial

Resumo

O projeto tem como objetivo o desenvolvimento de um sistema inteligente baseado em modelo matemático por rede neural e na internet das coisas para auxiliar o produtor de frangos de corte na tomada de decisão quanto ao manejo da ambiência durante toda a produção do lote a fim de garantir a maior produtividade final dentro das especificidades do seu aviário e das condições zootécnicas iniciais das aves, garantindo maior eficiência e lucratividade. A produção de frango de corte no Brasil e no mundo são muito promissoras pela sua facilidade de adaptação, baixo custo por unidade animal, rápido crescimento e assim, uma opção inteligente de fonte alimentar proteica para os consumidores. Embora existam vários fatores positivos para a produção e comercialização de frango de corte, o manejo dessas aves em relação às questões sanitárias, nutricionais, genética e principalmente a ambiência torna-se fatores decisivos para extrair o máximo potencial de crescimento desses animais. A partir do exposto, esta primeira fase do trabalho prevê o desenvolvimento das seguintes etapas: levantamento de dados de integradoras, preparo do banco de dados para a modelagem, obtenção e validação do modelo utilizando redes neurais. Como etapa futura, objetiva-se disponibilizar o modelo para os produtores em forma de um produto/serviço (controlador, supervisório e/ou aplicativo) baseado em IoT (Internet of Things). Espera-se, com este projeto, o desenvolvimento de modelo baseado em sistemas inteligentes para predição da produtividade do lote em função da inserção de dados das condições iniciais do lote pelo produtor e do monitoramento das condições ambientais. Assim, o produtor conseguirá de forma mais assertiva identificar os pontos críticos nos quais ele deve atuar para que melhorar o índice de eficiência produtiva (IEP) ao abate. Como o sistema levará em consideração diferentes níveis de tecnificação dos aviários, espera-se atingir um grande número de avicultores com o intuito de fornecer ferramentas que venham ajudá-lo a melhorar os índices de produtividade e retorno financeiro para que o produtor consiga, continuamente, implementar melhorias em sua propriedade e, com isso, colaborar com o desenvolvimento tecnológico no agronegócio brasileiro. (AU)