Sistema computacional para estimativa do bem-estar de matrizes pesadas

• Processo: 09/10486-2
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2009
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2011
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Engenharia Agrícola - Construções Rurais e Ambiência
• Pesquisador responsável: Danilo Florentino Pereira
• Beneficiário: Danilo Florentino Pereira
• Instituição Sede: Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Tupã. Tupã , SP, Brasil
• Assunto(s): Inteligência artificial Zootecnia Fuzzy (inteligência artificial) Visão computacional Bem-estar do animal Produção (economia)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Bem-estar Animal | Controlador Fuzzy | Inteligência Artificial | Visão Computacional | zootecnia de precisão | Zootecnia de Precisão

Resumo

O bem-estar animal é uma questão de relevante importância para os consumidores europeus, tanto que, para conter as preocupações sociais sobre o bem-estar dos animais destinados à alimentação, a União Européia dispôs em sua legislação várias diretrizes e regulamentações no que diz respeito a criação e abate de animais. Para atender essas regulamentações, os sistemas de produção de proteína animal precisarão se adequar e, em alguns casos, repensar todo o sistema de produção, para poderem continuar comercializando nesse mercado. Este trabalho tem a proposta de desenvolver um sistema computacional, baseado em lógica fuzzy e visão computacional, que estime satisfatoriamente o bem-estar de matrizes pesadas, analisando os comportamentos expressos pelas aves. Constituem objetivos específicos deste trabalho: 1) aplicar e validar em condições de campo um sistema fuzzy, já desenvolvido, para estimar o bem-estar de matrizes pesadas em função de freqüências e durações de comportamentos expressos pelas aves; e 2) criar uma metodologia de análise seqüencial de frames que contribua para a diferenciação de comportamentos expressos por matrizes pesadas. Espera-se que os resultados obtidos neste trabalho contribuam para o desenvolvimento de um sistema especialista para estimativa do bem-estar de matrizes pesadas, e que o sistema computacional que será desenvolvido possa, no futuro, contribuir para o aumento da eficiência do sistema de produção como um todo, promovendo uma identificação mais precisa das condições de bem-estar das aves e, com isso, propiciando ações mais eficientes para o controle do ambiente térmico de produção. (AU)