Termografia infravermelha na geração de input datasets para o aprendizado de máquina visando diagnóstico de condições subclínicas em bovinos leiteiros

• Processo: 22/04065-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2022
• Data de Término da vigência: 13 de dezembro de 2022
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Medicina Veterinária - Medicina Veterinária Preventiva
• Pesquisador responsável: Luiz Francisco Zafalon
• Beneficiário: Giovanna Galhardo Ramos
• Instituição Sede: Embrapa Pecuária Sudeste. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 20/16240-4 - Desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de máquina para o diagnóstico da mastite subclínica bovina por termografia infravermelha, AP.R
• Assunto(s): Leite Staphylococcus Mastite Termografia infravermelha
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Leite | métodos diagnósticos | Staphylococcus | termografia infravermelha | Mastite

Resumo

A pecuária leiteira no Brasil caracteriza-se historicamente por baixa produtividade, com adjuntiva problemática no que se refere à saúde do úbere das vacas em produção e à qualidade do produto final. Assim, além da necessidade de elevação da produção individual e por área, a pecuária leiteira atual requer refinamentos tecnológicos que possibilitem o diagnóstico precoce de problemas sanitários nos animais. Isso permitirá a execução de intervenções rápidas e precisas, de modo a reduzir o custo de produção e o uso de antibióticos, elevar o status sanitário dos animais e a qualidade do produto final, visando ao atendimento de mercados cada vez mais exigentes. Assim, a utilização de tecnologias digitais, também conhecidas como ferramentas de "pecuária de precisão", tem sido sugerida como uma das estratégias para modernização de práticas clínicas e de manejo no campo. Novas soluções digitais podem dar suporte a médicos veterinários no diagnóstico e tratamento de problemas sanitários, tornado o trabalho médico mais preciso, prático e eficiente. Para o desenvolvimento de novas ferramentas digitais, existe a necessidade paralela de formação de recursos humanos qualificados, ou seja, a habilitação de jovens profissionais para atuarem tanto no apoio ao desenvolvimento de novas tecnologias biomédicas, bem como na sua adoção futura no mercado de trabalho. (AU)