Utilização de inteligência artificial (redes neurais artificiais) no gerenciamento de reprodutoras pesadas.

Uma atividade com a magnitude da avicultura, que usa equipamentos de última geração e serviços atualizados, é levada, na maioria dos casos, a tomar decisões que envolvem todos aspectos de produção, apoiada em critérios subjetivos. A presente tese objetivou estudar a utilização das redes neurais artificiais na estimação dos parâmetros de desempenho de matrizes pesadas, pertencentes a uma integração avícola sul-brasileira. Foram utilizados os registros de 11 lotes em recria, do período compreendido entre 09/11/97 a 10/01/99 e de 21 lotes em produção, do período compreendido entre 26/04/98 a 19/12/99, para a análise por redes neurais artificiais. Os dados utilizados corresponderam a 273 linhas de registros semanais, do período de recria e 689 linhas de registros semanais, do período de produção. Os modelos de redes neurais foram comparados e selecionados como melhores, baseados no coeficiente de determinação múltipla (R2), Quadrado Médio do Erro (QME), bem como pela análise de gráficos, plotando a predição da rede versus a predição menos o real (resíduo). Com esta tese foi possível explicar os parâmetros de desempenho de matrizes pesadas, através da utilização de redes neurais artificiais. A técnica permite a tomada de decisões por parte do corpo técnico, baseadas em critérios objetivos obtidos cientificamente. Além disso, este método permite simulações das conseqüências de tais decisões e fornece a percentagem de contribuição de cada variável no fenômeno em estudo.

Efeito da temperatura ambiente e do sistema de criação sobre as exigências de energia metabolizável para mantença de aves reprodutoras pesadas

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Avaliação de uma equação de predição das exigências protéicas para aves reprodutoras pesadas na fase de produção

O objetivo do presente trabalho foi avaliar uma equação de predição das exigências de proteína bruta (PB) para reprodutoras pesadas na fase de produção. O experimento foi realizado com 600 aves reprodutoras pesadas, Hubbard HI-Y, durante o período de 31 a 46 semanas de idade, alojadas em boxes num delineamento experimental inteiramente casualizado com três tratamentos e cinco repetições de 40 aves. Os tratamentos consistiram de: T1- Fornecimento de PB de acordo com o manual da linhagem (controle), T2- Fornecimento de PB de acordo com a equação de predição determinada, utilizando os dados de desempenho médio das aves do tratamento controle para predizer as exigências e T3- Fornecimento de PB de acordo com a equação de predição determinada, utilizando os dados de desempenho de cada parcela experimental para predizer as exigências, onde a equação de predição avaliada foi: PB=2,282.P0,75+0,356.G+0,262.MO, sendo PB a exigência de proteína bruta (g/ave/dia), P o peso corporal (kg), G o ganho de peso (g) e MO a massa de ovos (g). As rações foram formuladas para atender as exigências nutricionais e quando necessário eram incluídos os aminoácidos sintéticos, metionina, lisina, triptofano, treonina e arginina. As aves alimentadas de acordo com a equação ingeriram menores quantidades de proteína (20,8g/dia) quando comparadas às alimentadas de acordo com as recomendações (23,80g), entretanto isto levou a menores pesos dos ovos refletindo no peso dos pintos. A equação de predição proporcionou melhores resultados quanto à eficiência protéica. Assim, concluiu-se que a equação de predição não forneceu a quantidade mínima de proteína bruta para atender as exigências dos aminoácidos não suplementados na dieta.

Equação de predição da exigência de proteína bruta para aves reprodutoras pesadas na fase de produção

O objetivo do presente trabalho foi determinar as exigências de proteína para aves reprodutoras pesadas através do método fatorial. A exigência de proteína bruta para mantença (PBm) foi determinada por intermédio da técnica do balanço de nitrogênio por meio de ensaio de metabolismo com aves submetidas a quatro dietas com níveis decrescentes de proteína, proporcionando balanço positivo, próximo a zero e negativo. Para determinar a exigência de proteína bruta para o ganho de peso (PBg) dois experimentos foram conduzidos, sendo que em um, determinou-se as exigências líquidas de nitrogênio e no outro, a eficiência de utilização do nitrogênio para o ganho, por meio de abates semanais de aves no período de 26 a 33 semanas de idade. A exigência de proteína bruta para produção de ovos (PBo) foi determinada através de análises semanais de proteína bruta dos ovos coletados, no período de 31 a 37 semanas de idade, considerando a eficiência de deposição da proteína no ovo. A exigência e eficiência de utilização da proteína para mantença foram 2.282 mg PB/kg0,75/dia e 60,79%; respectivamente. As exigências de PBg e PBo determinadas foram: 356 mg PB/g e 262 mg PB/g, respectivamente, e as eficiências de utilização do nitrogênio, 40 e 46,80%, respectivamente. A equação de predição elaborada para aves reprodutoras pesadas na fase de produção foi: PB=2,282.P0,75+0,356.G+0,262.MO, onde PB é a exigência de proteína bruta (g/ave/dia), P o peso corporal (kg), G o ganho de peso (g/dia) e MO a massa de ovos (g/dia).

Perfurações espermáticas ao redopr do disco germinativo de ovos incubáveis e correlação com fertilidade e ecodibilidade de reprodutoras pesadas

Pós-graduação em Medicina Veterinária - FMVZ

Avaliação da gentamicina aplicada em ovos de aves reprodutoras pesadas e seu efeito residual nos tecidos

Pós-graduação em Medicina Veterinária - FCAV

Utilização de inteligência artitificail (redes neurais artificiais) no gerenciamento do incubatório de uma empresa avícola do sul do Brasil.

O estudo foi feito através de séries históricas de dados de um incubatório pertencente a uma integração avícola do Rio Grande do Sul, durante os anos de 1999 a 2003, com os quais foram feitas análises do tipo observacional analítico e transversal. Primeiramente usou-se os registros de 5 linhagens de frangos utilizadas pela empresa no transcorrer do período de 23 de fevereiro de 1995 a 25 de janeiro de 2002. As linhagens foram identificadas da seguinte forma: COBB, HIGH YIELD, MPK, ROSS308, e X. Esses 81 lotes analisados foram estudados através dos seus respectivos registros que continham: o número inicial de fêmeas, número inicial de machos, ração total/cabeça, ração/cabeça/inicial/recria, ração/cabeça/inicial/postura, ovos postos, ração p/ovo posto, pintos nascidos, percentagem viabilidade postura fêmea, percentagem viabilidade postura machos. O método aqui proposto provou ser capaz de classificar as linhagens a partir das entradas escolhidas. Na linhagem que apresentava uma grande quantidade de amostras a classificação foi muito precisa. Nas demais, com menor número de dados, a classificação foi efetuada, e, como era de se esperar, os resultados foram menos consistentes. Com o mesmo banco de dados dos lotes fechados, realizou-se a segunda etapa da dissertação. Nela, procedeu-se o treinamento das redes neurais artificiais onde foram utilizadas as seguintes variáveis de saída: ovos incubáveis, percentagem de ovos incubáveis, ovos incubados, percentagem de ovos incubados, pintos nascidos e pintos aproveitáveis. Os resultados apresentaram R2 oscilando entre 0,93 e 0,99 e o erro médio e o quadrado médio do erro ajustados, demonstrando a utilidade das redes para explicar as variáveis de saída. Na terceira e última etapa da dissertação, destinada à validação dos modelos, foram usados quatro arquivos distintos denominados da seguinte forma: INPESO (3.110 linhas de registros de pesos dos reprodutores), ININFO (56.018 linhas de registros com as informações diárias do ocorrido nas granjas de reprodução até o incubatório), INOVOS (35.000 linhas de registros com informações sobre os ovos processados), INNASC: 43.828 linhas de registros com informações sobre os nascimentos. O modelo gerado para o ano de 1999 foi capaz de predizer corretamente os resultados deste mesmo ano e dos anos de 2000, 2001, 2002 e 2003. O mesmo procedimento foi repetido criando modelo com os registros do ano em questão e validando-o com os registros dos anos subseqüentes. Em todas as ocasiões foram obtidos bons resultados traduzidos por um alto valor no R2. Concluindo, os fenômenos próprios do incubatório puderam ser explicados através das redes neurais artificiais. A técnica, seguindo a mesma tendência das dissertações que anteriormente já haviam demonstrado que esta metodologia pode ser utilizada para o gerenciamento de reprodutoras pesadas e de frangos de corte, pode realizar simulações, predições e medir a contribuição de cada variável no fenômeno observado, tornando-se uma poderosa ferramenta para o gerenciamento do incubatório e num suporte cientificamente alicerçado para a tomada de decisão.

Exigências e otimização de isoleucina, valina, triptofano e arginina para matrizes pesadas

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Comparação entre método bioquímico e reação em cadeia de polimerase para identificação de Lactobacillus spp., isolados de aves

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Relação ideal dos aminoácidos essenciais para mantença, crescimento e produção de aves

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Modelos estatísticos indicadores de comportamentos associados a bem-estar térmico para matrizes pesadas

The study of female broiler breeders is of great importance for the country as poultry production is one of the largest export items, and Brazil is the second largest broiler meat exporter. Animal behavior is known as a response to the effect of several interaction factors among them the environment. In this way the internal housing environment is an element that gives hints regarding to the bird s thermal comfort. Female broiler breeder behavior, expresses in form of specific pattern the bird s health and welfare. This research had the objective of applying predictive statistical models through the use of simulation, presenting animal comfort scenarios facing distinct environmental conditions. The research was developed with data collected in a controlled environment using Hybro - PG® breeding submitted to distinct levels of temperature, three distinct types of standard ration and age. Descriptive and exploratory analysis were proceeded, and afterwards the modeling process using the Generalized Estimation Equation (GEE). The research allowed the development of the thermal comfort indicators by statistical model equations of predicting female broiler breeder behavior under distinct studied scenarios.

Modelos estatísticos indicadores de comportamentos associados a bem-estar térmico para matrizes pesadas

O estudo de reprodutoras de frangos de corte é de grande importância para o País, uma vez que o frango de corte é um dos maiores itens agropecuários em exportação, sendo o Brasil o segundo maior exportador mundial dessa carne. O comportamento animal é conceituado como reflexo do efeito da interação de diversos fatores, entre os quais o ambiental. Dessa forma, o ambiente interno do galpão de produção constitui um dos elementos que fornecem indicações sobre o conforto térmico das aves. O comportamento de matrizes expressa, sob a forma de padrões específicos, a saúde e o bem-estar dessas aves. Este trabalho teve como objetivo a aplicação dos modelos estatísticos preditivos, por meio da construção de cenários, apresentando resultados do conforto animal perante diversas condições ambientais. O trabalho foi desenvolvido com dados coletados em ambiente controlado, utilizando a linhagem Hybro-PG®, submetida a diferentes níveis de temperatura ambiente, tipos padronizados de ração e idade. Foram procedidas as análises descritiva e exploratória e, posteriormente, a modelagem, utilizando as Equações de Estimação Generalizadas (EEG). A pesquisa permitiu o desenvolvimento de indicadores de bem-estar térmico por meio das equações dos modelos estatísticos de predição, sob os distintos cenários estudados.

Modelos estatísticos indicadores de comportamentos associados a bem-estar térmico para matrizes pesadas

O estudo de reprodutoras de frangos de corte é de grande importância para o País, uma vez que o frango de corte é um dos maiores itens agropecuários em exportação, sendo o Brasil o segundo maior exportador mundial dessa carne. O comportamento animal é conceituado como reflexo do efeito da interação de diversos fatores, entre os quais o ambiental. Dessa forma, o ambiente interno do galpão de produção constitui um dos elementos que fornecem indicações sobre o conforto térmico das aves. O comportamento de matrizes expressa, sob a forma de padrões específicos, a saúde e o bem-estar dessas aves. Este trabalho teve como objetivo a aplicação dos modelos estatísticos preditivos, por meio da construção de cenários, apresentando resultados do conforto animal perante diversas condições ambientais. O trabalho foi desenvolvido com dados coletados em ambiente controlado, utilizando a linhagem Hybro-PG®, submetida a diferentes níveis de temperatura ambiente, tipos padronizados de ração e idade. Foram procedidas as análises descritiva e exploratória e, posteriormente, a modelagem, utilizando as Equações de Estimação Generalizadas (EEG). A pesquisa permitiu o desenvolvimento de indicadores de bem-estar térmico por meio das equações dos modelos estatísticos de predição, sob os distintos cenários estudados.

Indicadores de bem-estar baseados em reações comportamentais de matrizes pesadas

Knowing the importance that the poultry industry represents for the Brazilian economy, this work, searched to understand and to identify new welfare pointers inherent to the animal that contributed for the increase of the productive effectiveness, studying different behavior reactions in broiler breeders, in climatic chamber. The experiment was delineated as a Latin Square 3x3x3, where the variable: temperature of air, birds ration and birds age had been controlled. The birds of different ages had been lodged in distinct boxes. Observations of the behavior of the birds in two schedules of the day had been made, being one in the morning and the other one in the afternoon, during a period of 15 minutes each through video cameras, installed in the ceiling of the climatic chamber, having no interference of human being in the register of the data. It was verified the influence of the controlled variables in diverse observed behaviors where it was concluded that the presence of food resulted in bigger occurrences of aggressiveness reactions.

Indicadores de bem-estar baseados em reações comportamentais de matrizes pesadas

Dada a importância da avicultura de corte para a economia brasileira, este trabalho buscou compreender e identificar novos indicadores de bem-estar inerentes ao animal que contribuíssem para o aumento da eficácia produtiva, estudando-se diferentes reações comportamentais de matrizes de frango de corte, em câmara climática. O experimento foi delineado como um Quadrado Latino 3x3x3, em que as variáveis temperatura do ar, ração e idade das aves foram controladas, sendo as aves de diferentes idades alojadas em boxes distintos. Foram feitas observações do comportamento das aves em dois horários do dia, sendo uma observação na parte da manhã e outra na parte da tarde, durante períodos de 15 minutos cada, por meio de câmeras de vídeo instaladas no teto da câmara climática, não havendo interferência humana no registro das informações. Constatou-se, nos dados, a influência das variáveis controladas em diversos comportamentos observados, concluindo-se que a presença do alimento é um fator experimental relevante, pois aumenta as reações comportamentais agressivas.