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Inteligência de máquina aplicada à bioclimatologia animal: Modelos preditivos entre o ambiente térmico e as respostas adaptativas e produtivas para animais de produção

Processo: 22/14250-8
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de abril de 2023
Situação:Interrompido
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Engenharia Agrícola - Construções Rurais e Ambiência
Pesquisador responsável:Iran José Oliveira da Silva
Beneficiário:Robson Mateus Freitas Silveira
Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
Bolsa(s) vinculada(s):23/16733-9 - Combinação de aprendizado de máquina e análise de caminho para identificar mecanismos adaptativos em animais de fazenda, BE.EP.DR
Assunto(s):Adaptação   Aprendizado computacional   Mudança climática   Produção animal   Bioclimatologia animal
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:adaptação | Aprendizado de Máquina | Conservação de recursos genéticos | Mudanças Climáticas | Produção Animal | Bioclimatologia Animal

Resumo

Projeções futuras sobre o aquecimento global revelam um aumento de até 2°C da temperatura do globo até o ano de 2050, aliado ao aumento da demanda na produção de alimentos em função da crescente população do planeta, o que instala um paradoxo. Neste caso, reforça a necessidade da realização de estudos para entender o impacto do clima na fisiologia da termorregulação dos animais de produção, bem como o impacto do estresse por calor no desempenho produtivo. Entretanto, falta no campo geral da biologia do estresse térmico, uma teoria integrada e modelos preditivos associados para permitir pesquisas quantitativas conectando os múltiplos mecanismos e resultados envolvidos na adaptação animal ao meio ambiente. Neste contexto, a aplicação de aprendizado de máquina é uma das ferramentas estatísticas disponíveis para tomadas de decisões assertivas. Aqui propomos utilizar respostas morfológicas, termorreguladoras, hormonais, hematológicas e produtivas de cinco raças de cabras (modelo animal) oriundas de diferentes condições climáticas para investigar os potenciais efeitos causais subjacentes às complexas relações do clima × adaptação animal × produção animal. Além de simular e revelar o perfil adaptativo dessas populações em diferentes cenários ambientais e desenvolver um índice de adaptabilidade. A escolha de avaliar a espécie caprina é justificada porque as cabras são consideradas o modelo animal ideal para as mudanças climáticas devido à sua plasticidade fenotípica em cenários de mudanças rápidas nos limites de tolerância de temperatura, alimentação e recursos hídricos. Este estudo faz parte de um projeto regular com apoio da FAPESP na área de ambiência animal e aprendizado de máquina associado ao desenvolvimento de produtos, serviços e inovação, habilitados por tecnologias voltadas à agropecuária 4.0. Espera-se que este estudo contribua para a expansão das fronteiras científicas em relação a revelar processos complexos que irão ajudar a compreender as respostas adaptativas na pecuária frente às mudanças climáticas, além de identificar os marcadores fenotípicos que podem ser usados para quantificar as respostas ao estresse térmico.

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