Adoção de inseminação artificial na produção de bovinos reprodutores : um estudo do impacto na gestão das propriedades rurais

A tecnologia de inseminação artificial (IA) é considerada uma determinante da estruturação do melhoramento genético e da competitividade da pecuária bovina. Essa tecnologia apresenta demandas específicas para a sua adoção, procedimentos diferenciados tanto no processo produtivo como na área gerencial da propriedade rural. Ana lisar o impacto que essa tecnologia causa na gestão das propriedades rurais é objeto de estudo desde trabalho, que pesquisou aquelas especializadas em bovino reprodutor, no sentido de averiguar quais as reais mudanças estruturais, organizacionais e gerenciais que nelas ocorreram após a adoção da tecnologia. No intuito de verificar quais as subtecnologias e procedimentos necessários para que a tecnologia de IA pudesse ser adotada realizou-se levantamento de dados em fontes secundárias e entrevistas com profissionais da área, que culminou na elaboração de um quadro contendo as exigências para a adoção dessa tecnologia, com os objetivos e/ou as atividades envolvidas, assim como a infra-estrutura necessária. Com base nos dados coletados, foram relacionadas, ainda, as exigências com as implicações ou procedimentos administrativos necessários para a implantação da tecnologia. Elaborou-se o roteiro de entrevistas que foi utilizado no estudo de multicasos envolvendo três propriedades. A seleção das propriedades foi com base no volume de sêmen adquirido. Destacam-se as constatações, a partir da análise dos dados levantados: a) a infra-estrutura existente nas propriedades sofre alterações ou adaptações com a adoção da IA, estando as mesmas relacionadas com o nível tecnológico já existente nas propriedades; b) a adoção da IA foi determinada pela disponibilidade de recursos financeiros e capacidade técnica para implantá-la, em duas das propriedades analisadas o processo de adoção da tecnologia de IA está relacionado com a formação dos filhos em medicina veterinária; c) o planejamento passa a ser instrumento na condução do negócio, após a adoção da IA; d) o controle de qualidade está relacionado com o nível de desenvolvimento tecnológico existente na propriedade, e) a informação gerada no processo produtivo começa a receber tratamento após o uso da tecnologia de IA, seja pela necessidade de maximizar o seu retorno, seja pela exigência dos órgãos controladores de gado de alta linhagem; f) as propriedades, onde a tecnologia não está consolidada, são mais receptivas à pesquisa e desenvolvimento; g) os proprietários na comercialização passam a adotar a venda por unidade utilizando também os leilões e materiais promocionais para divulgar os produtos; h) o volume de sêmen utilizado não guarda relação direta com o tamanho da propriedade; i) as propriedades cuja utilização da tecnologia ainda não está consolidada, reinvestem a renda gerada na própria propriedade; e j) a adoção da tecnologia possibilitou maior competitividade aos proprietários. Como resultado, coloca-se à disposição dos produtores rurais um referencial para a tomada de decisão sobre a adoção e/ou implementação da tecnologia de IA. Identificam-se também novas áreas de pesquisa, envolvendo a questão da tecnologia e da gestão na atividade agropecuária, pois às vezes a falta da competitividade do setor não está na carência de tecnologia, mais sim na forma como a mesma é gerenciada.

Desempenho reprodutivo de fêmeas suínas após a inseminação artificial intra-uterina ou tradicional

O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho reprodutivo de fêmeas suínas inseminadas com a técnica intra-uterina (IAU) ou tradicional (IAT), considerando o refluxo de sêmen após a IA, as taxas de retorno ao estro e de parto, além do número de leitões nascidos. As fêmeas do grupo IAU foram inseminadas com doses de 1,5 bilhão de espermatozóides em 60 ml de volume e as do grupo IAT com 3 bilhões em 90 ml. A passagem do cateter de IAU através da cérvix foi possível em 97,4% das fêmeas. Houve presença de sangue no cateter, após a realização da IAU, em 9,5% das fêmeas em pelo menos uma das inseminações, e estas apresentaram retorno ao estro superior ao das fêmeas sem sangramento (P<0,05). Foi coletado o refluxo no momento e até duas horas após a inseminação. Apesar do percentual de volume refluído ter sido maior (P<0,05) na IAU (75,4%) do que na IAT (62,7%), o percentual de espermatozóides presentes no refluxo foi semelhante (22,7 e 23,0%, respectivamente). Foi realizado diagnóstico de retorno ao estro a partir do 18º dia e diagnóstico de gestação por ultra-sonografia transcutânea entre o 21º e 23º dias após a inseminação. Não houve diferença (P>0,05) nas taxas de retorno ao estro (3,6% e 4,3%), de prenhez aos 21-23 dias (99,5% e 97,2%), de parto ajustada (94,9% e 94,4%) e no tamanho da leitegada (11,6 e 11,8 leitões) entre IAU e IAT, respectivamente. Independentemente do número de espermatozóides da dose inseminante, a perda por refluxo, superior ou inferior a 20% do total infundido, não influenciou a taxa de parto e o número de leitões nascidos. O desempenho reprodutivo de fêmeas suínas de ordem de parto dois a quatro, inseminadas pela técnica intra-uterina, com doses de 1,5 bilhão de espermatozóides, foi semelhante àquele observado com a inseminação tradicional cervical com doses de 3 bilhões de espermatozóides.

Inteligência artificial popperiana

A inteligência tem sido estudada como fruto de evolução biológica. Nas últimas centenas de milhões de anos, a inteligência tem evoluído juntamente com a biologia. Essa conclusão pode ser obtida ao analisar o comportamento das criaturas que emergiram assim como a sua capacidade de armazenar e processar informação. A evolução gerou criaturas possuidoras de cérebros com grande poder de adaptação. Partindo-se do pressuposto que a inteligência humana é resultado de um processo evolutivo paulatino que ocorreu ao longo de milhões de anos, faz sentido tentar repetir os mesmos passos dados ao longo da evolução da inteligência artificialmente. A evolução oferece uma rota que vai desde tipos de mentes simples até tipos de mentes mais complexas apresentando um caminho de características e capacidades que evoluíram ao longo do tempo. No presente trabalho, acredita-se que esse caminho seguido pela evolução é uma boa fonte de inspiração para a geração de inteligência artificial. De acordo com Dennett, um tipo de mente que apareceu ao longo da evolução é a mente popperiana que aprende as regras do ambiente e tem a capacidade de imaginar ou planejar estados futuros permitindo que ela se adapte com facilidade a novas e inesperadas situações. Sendo assim, modela-se e implementa-se um agente popperiano capaz de aprender as regras do seu ambiente e planejar ações futuras baseando-se no seu aprendizado. Por fim, são implementados dois protótipos de agentes popperianos para resolver problemas distintos e observa-se a capacidade dos agentes popperianos em se adaptar às condições do seu meio para alcançar seus objetivos.

Utilização de inteligência artificial - (Redes neurais artificiais) no gerenciamento da produção de frangos de corte

Este estudo objetivou demonstrar que é possível explicar os fenômenos que ocorrem na criação de frangos de corte através de redes neurais artificiais. A estatística descritiva e a diferença entre as médias das variáveis dos dados iniciais foram calculadas com o programa computacional SigmaStat® Statistical Software para Windows 2.03. Foi utilizada uma série histórica de dados de produção de frangos de corte, obtidos nos anos de 2001 e 2002, fornecidos por uma Integração Avícola do Rio Grande do Sul, contendo informações de 1.516 criadores com lotes alojados em 2001 e 889 criadores com lotes alojados em 2002. Nos arquivos estavam registrados, para cada lote, suas variáveis de produção, tais como número do lote, data do alojamento, data do abate, idade ao abate, número de pintos alojados, quilogramas de ração consumidos, quilogramas de frangos produzidos, número de aves abatidas, custo do frango produzido, mortalidade, peso médio, ganho de peso diário, índice de conversão alimentar, índice de eficiência, quilogramas líquido de frangos, quilogramas de ração inicial, quilogramas de ração crescimento, quilogramas de ração abate, além de outros. Para a construção das redes neurais artificiais foi utilizado o programa computacional NeuroShell®Predictor, desenvolvido pela Ward Systems Group. Ao programa foi identificado as variáveis escolhidas como “entradas” para o cálculo do modelo preditivo e a variável de “saída” aquela a ser predita. Para o treinamento das redes foram usados 1.000 criadores do banco de dados do alojamento de frangos de corte de 2001. Os restantes 516 criadores de 2001 e todos os 889 criadores de 2002 serviram para a validação das predições, os quais não participaram da etapa de aprendizagem, sendo totalmente desconhecidos pelo programa. Foram gerados 20 modelos na fase de treinamento das redes neurais artificiais, com distintos parâmetros de produção ou variáveis (saídas). Em todos estes modelos, as redes neurais artificiais geradas foram bem ajustadas apresentando sempre, um Coeficiente de Determinação Múltipla (R²) elevado e o menor Quadrado Médio do Erro (QME). Ressalta-se que o R² perfeito é 1 e um coeficiente muito bom deve estar próximo de 1. Todos os 20 modelos, quando validados com os 516 lotes de 2001 e com 889 de 2002, apresentaram também Coeficientes de Determinação Múltipla (R²) elevados e muito próximos de 1, além de apresentarem o Quadrado Médio do Erro (QME) e Erro Médio reduzidos. Foi comprovado não haver diferenças significativas entre as médias dos valores preditos e as médias dos valores reais, em todas as validações efetuadas nos lotes abatidos em 2001 e em 2002, quando aplicados os 20 modelos de redes neurais gerados. Como conclusão, as redes neurais artificiais foram capazes de explicar os fenômenos envolvidos com a produção industrial de frangos de corte. A técnica oferece critérios objetivos, gerados cientificamente, que embasarão as decisões dos responsáveis pela produção industrial de frangos de corte.Também permite realizar simulações e medir a contribuição de cada variável no fenômeno em estudo.

Seleção artificial para resistência à murcha bacteriana

O desenvolvimento de materiais tipo Burley resistente a Murcha Bacteriana é de suma importância para a fumicultura brasileira. Em fumo tipo Burley não existem variedades comerciais com boa adaptação resistentes à R. solanacearum. O objetivo desse trabalho foi determinar o efeito da seleção artificial para resistência à murcha bacteriana na população Burley x Virgínia em diferentes gerações segregantes. Este estudo foi realizado em um infectário de R. solanacearum, localizado em Santa Cruz do Sul, RS. Foi realizado cruzamento entre um cultivar tipo Burley moderadamente resistente (BY 26) e um material tipo Virgínia resistente à murcha (Oxford 207). Foram comparados quatro gerações F1, F3, F5, F7, pai moderadamente resistente (BY 26), pai resistente (OX 207) e uma testemunha suscetível (01528). O delineamento experimental utilizado foi de blocos ao acaso, com quatro repetições e 10 plantas em cada parcela, para uniformizar e aumentar o nível de severidade da moléstia, as plantas foram inoculadas através da deposição de 20 mL de uma suspensão (108 UFC/mL) de R. solanacearum. Para a murcha bacteriana não houve diferença significativa entre as médias das quatro gerações e nem destas com o genitor resistente, já que provavelmente a seleção efetuada em todas as gerações foi suficiente para manter os níveis de resistência observados na geração F1. Observou-se em F7 que várias linhas já estavam fixas com níveis de resistência à murcha semelhante ao genitor resistente. Portanto, os resultados finais mostraram que a seleção artificial foi eficiente para selecionar a resistência à murcha bacteriana, e que é possível transferir resistência a R. solanacearum de fumo Virgínia para fumo tipo Burley – mantendo as características desejadas de cor e tipo do fumo Burley com a resistência similar a do pai resistente.

Aspectos matemáticos do problema de aprendizagem em inteligência artificial

O objetivo deste trabalho é apresentar a base teórica para o problema de aprendizagem através de exemplos conforme as ref. [14], [15] e [16]. Aprender através de exemplos pode ser examinado como o problema de regressão da aproximação de uma função multivaluada sobre um conjunto de dados esparsos. Tal problema não é bem posto e a maneira clássica de resolvê-lo é através da teoria de regularização. A teoria de regularização clássica, como será considerada aqui, formula este problema de regressão como o problema variacional de achar a função f que minimiza o funcional Q[f] = 1 n n Xi=1 (yi ¡ f(xi))2 + ¸kfk2 K; onde kfk2 K é a norma em um espa»co de Hilbert especial que chamaremos de Núcleo Reprodutivo (Reproducing Kernel Hilbert Spaces), ou somente RKHS, IH definido pela função positiva K, o número de pontos do exemplo n e o parâmetro de regularização ¸. Sob condições gerais a solução da equação é dada por f(x) = n Xi=1 ciK(x; xi): A teoria apresentada neste trabalho é na verdade a fundamentação para uma teoria mais geral que justfica os funcionais regularizados para a aprendizagem através de um conjunto infinito de dados e pode ser usada para estender consideravelmente a estrutura clássica a regularização, combinando efetivamente uma perspectiva de análise funcional com modernos avanços em Teoria de Probabilidade e Estatística.