Aplicação de inteligência artificial explicável (XAI) na modelagem preditiva genômica de comportamento alimentar em suínos

• Processo: 25/10503-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2028
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Zootecnia - Genética e Melhoramento dos Animais Domésticos
• Pesquisador responsável: Aline Silva Mello Cesar
• Beneficiário: Izally Carvalho Gervásio
• Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Seleção genômica SNP Suinocultura Melhoramento genético animal
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: machine learning | selecao genomica | Snp | Suinocultura | Xai | Melhoramento Genético Animal

Resumo

Este projeto visa aplicar técnicas de inteligência artificial explicável (XAI) na predição genômica de características de comportamento alimentar em suínos das raças Yorkshire e Landrace. Serão utilizados dados de genotipagem previamente disponíveis, associados a registros fenotípicos de tempo de visita diário, consumo de ração por visita ao comedouro e quantidade de visitas ao comedouro por dia por cada animal. Esses dados serão analisados por meio de algoritmos de aprendizado de máquina, como XGBoost, Random Forest e Redes Neurais, com o objetivo de desenvolver modelos preditivos mais acurados para auxiliar na seleção genômica de suínos. A inovação da proposta reside na integração de ferramentas de interpretabilidade de modelos, como SHAP (SHapley Additive exPlanations) e LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), permitindo a identificação de marcadores genéticos (single nucleotide polymorphisms - SNPs) com maior influência sobre os fenótipos estudados. Além de ampliar o poder preditivo dos modelos utilizados em programas de melhoramento genético, o projeto busca fornecer insights biológicos relevantes, promovendo uma seleção genômica mais eficiente, interpretável e com potencial de aplicação prática. A inclusão de múltiplas raças comerciais com mais de 50 mil animais genotipados aumentará a robustez e abrangência da abordagem estudada. Considerando que não há, até o momento, estudos que integrem XAI à predição genômica de características de comportamento alimentar em suínos, esta proposta apresenta caráter inovador e inédito, com potencial impacto para a ciência animal e o setor produtivo.