Aplicação de modelos de redes neurais para predizer a resposta de aves de corte e postura à aminoácidos na dieta

• Processo: 13/22074-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2014
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2014
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Zootecnia - Nutrição e Alimentação Animal
• Pesquisador responsável: Nilva Kazue Sakomura
• Beneficiário: Ako Faridi
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (FCAV). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Jaboticabal. Jaboticabal , SP, Brasil
• Assunto(s): Aminoácidos Modelos matemáticos Modelagem
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: amino acids | Broiler Chickens | Laying hens | mathematical model | Modelagem

Resumo

A proteína é um dos itens mais onerosos nas dietas animais. Além disso, maximizar a eficiência de utilização da proteína e dos aminoácidos (AAs) é muito importante para a redução dos custos das dietas e para maximizar a produção de carne magra com um consumo mínimo de AAs. Mesmo que as exigências de AAs essenciais para frangos de corte estejam bem documentadas, a predição do desempenho em termos práticos e úteis para serem utilizados na decisão de padrões alimentares de AAs mais vantajosos ainda é difícil. Técnicas de modelagem de crescimento permitem aos nutricionistas e pesquisadores de aves predizer as exigências dinâmicas ou diárias de AAs, por um processo que parece ser mais adequado do que o uso de exigências fixas. Entre os diferentes modelos baseados em matemática, as redes neurais são uma opção relativamente nova para modelar o crescimento em sistemas de produção animal. As redes neurais são uma ferramenta de modelagem computacional que surgiu recentemente e tem extensa aceitação em muitas situações para modelar problemas complexos do mundo real. Portanto, parece útil aplicar os modelos de redes neurais para prever o desempenho de aves de corte e postura em resposta ao AAS.