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Predição de nível de conforto térmico para bovinos de leite: método baseado em modelagem com aprendizado de máquina utilizando dados de experimento em câmara climática

Processo: 19/26828-1
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de julho de 2020
Vigência (Término): 31 de janeiro de 2022
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Engenharia Agrícola
Pesquisador responsável:Rafael Vieira de Sousa
Beneficiário:Alex Vinicius da Silva Rodrigues
Instituição Sede: Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos (FZEA). Universidade de São Paulo (USP). Pirassununga , SP, Brasil
Assunto(s):Zootecnia de precisão   Produção animal   Bem-estar do animal   Instrumentação eletrônica   Mineração de dados   Inteligência artificial
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Bem-estar Animal | Instrumentação eletrônica | Inteligência Artificial Aplicada | Produção Animal | termografia de infravermelho | zootecnia de precisão | Mineração de Dados

Resumo

Estudos recentes em produção animal têm investigado tecnologias e modelos computacionais para predição do nível de conforto térmico através de medições não invasivas e automáticas. Para contribuir com esse tema, o projeto tem como objetivo a construção e teste de modelos computacionais para predição do nível de conforto térmico de bovinos de leite utilizando base de dados obtida por experimento em câmara climática. O experimento será conduzido durante 25 dias com 12 novilhas da raça Holandesa distribuídas aleatoriamente em dois grupos: grupo estresse e grupo controle. Os animais do grupo 'estresse' serão alocados na câmara climática (em sistema Tie Stall) e exposto a duas ondas de calor. O grupo controle permanecerá em baias individuais parcialmente cobertas em sistema de confinamento em temperatura ambiente. Durante o período do experimento, além dos dados meteorológico das instalações, serão coletados 5 vezes ao dia (6, 10, 14, 18 e 22 horas) os dados de temperatura retal, frequência respiratória, taxa de sudação e da temperatura de superfície corporal em diferentes áreas do corpo (olho, fronte, costela e flanco) através de termografia de infravermelho. Para a etapa de modelagem serão avaliados diferentes algoritmos baseados em Aprendizado de Máquina (redes neurais artificiais, máquina de vetores de suporte, floresta randômica e k-vizinhos mais próximos) utilizando combinações diferentes de entradas para predição ou classificação de atributo de nível de conforto térmico. Os testes para confrontar os modelos de predição utilizarão como métrica de análise parâmetros de regressão linear (coeficiente de correlação e resíduo) e de erro (erro médio porcentual e erro quadrático médio). Para confrontamento dos modelos de classificação serão utilizados como métrica os parâmetros obtidos da matriz confusão gerada (acurácia, precisão, sensibilidade e pontuação F1). Através dos resultados do projeto busca-se evidenciar não só as melhores técnicas computacionais para construção dos modelos, mas também evidenciar o potencial do uso de experimento com câmara climática a fim de criar uma base de dados mais homogênea e de forma mais rápida em relação a técnicas baseadas em experimento realizado em ambiente aberto. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
RODRIGUES, ALEX VINICIUS DA SILVA; MARTELLO, LUCIANE SILVA; PACHECO, VERONICA MADEIRA; SARDINHA, EDSON JOSE DE SOUZA; PEREIRA, ANDRE LEVI VIANA; DE SOUSA, RAFAEL VIEIRA. Thermal signature: A method to extract characteristics from infrared thermography data applied to the development of animal heat stress classifier models. Journal of Thermal Biology, v. 115, p. 8-pg., . (19/26828-1, 18/05989-4)
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
RODRIGUES, Alex Vinicius da Silva. Avaliação não invasiva do estresse térmico de bovinos: uma abordagem baseada em aprendizado de máquina e termografia de infravermelho. 2022. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Faculdade de Zootecnica e Engenharia de Alimentos (FZE/BT) Pirassununga.

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