Controle ambiental baseado no comportamento de frangos de corte

• Processo: 24/21166-9
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2028
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Engenharia Agrícola - Construções Rurais e Ambiência
• Pesquisador responsável: Daniella Jorge de Moura
• Beneficiário: Daniella Jorge de Moura
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Agrícola (FEAGRI). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Município da Instituição Sede: Campinas
• Pesquisadores associados: Danilo Florentino Pereira ; Juliana de Souza Granja Barros
• Assunto(s): Bem-estar do animal Climatização Conforto térmico Inteligência artificial Modelagem Zootecnia de precisão
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Bem-estar Animal | Climatização | conforto térmico | Inteligência Artificial | Modelagem | zootecnia de precisão | Engenharia de Construções Rurais

Resumo

Este projeto visa desenvolver um sistema de controle ambiental baseado em variáveis ambientais e índices de atividade de frangos de corte desenvolvido em condições nacionais o Unrest Index. Pretende-se caracterizar padrões de atividade das aves que correspondam a condições de termoneutralidade e estresse por calor e frio. A inovação deste controle é o uso de um modelo de Machine Learning que relaciona variáveis ambientais e comportamentais, utilizando o comportamento das aves para ajustar o ambiente nas condições brasileiras de clima. O experimento será desenvolvido na câmara climática do Laboratório de Conforto Térmico II (LCT II) na Faculdade de Engenharia Agrícola da Unicamp. Serão alojados nos 3 compartimentos da câmara lotes de 10 frangos de corte por compartimento de maneira intercalada. Serão criados 3 lotes de frangos (1 a 42 dias). Um compartimento manterá um ambiente termoneutro (TT) e os demais, Estresse por Frio (TEF) e Estresse por Calor (TEC). Serão monitoradas a temperatura e umidade relativa de cada compartimento das câmaras climáticas envolvidas, e calculados os Índices de Temperatura e Umidade (ITU) correspondentes para frangos. As aves serão filmadas 24h por dia e calculados seus índices de atividade (IA). Os dados passarão por análise estatística descritiva. Após a análise estatística descritiva, os dados serão submetidos a modelos de Machine Learning supervisionados. O modelo com melhor ajuste aos dados, prevendo condições de estresse por frio, calor ou termoneutralidade, será usado no desenvolvimento de um sistema de controle ambiental que será validado e aplicável em granjas comerciais. (AU)