Sistema fuzzy para estimativa do bem-estar de matrizes pesadas

Abstract

Entender o comportamento e suas pequenas variações decorrentes das mudanças do ambiente térmico e desenvolver modelos que simulem o bem-estar a partir de respostas das aves ao ambiente constituem o primeiro passo para a criação de um sistema de monitoramento digital de aves em galpões de produção. Neste trabalho, foi desenvolvido um sistema de suporte à decisão com base na teoria dos conjuntos fuzzy para a estimativa do bem-estar de matrizes pesadas em função de frequências e duração dos comportamentos expressos pelas aves. O desenvolvimento do sistema passou por cinco etapas distintas: 1) organização dos dados experimentais; 2) apresentação dos vídeos em entrevista com especialista; 3) criação das funções de pertinência com base nas entrevistas e na revisão da literatura; 4) simulação de frequências de ocorrências e tempos médios de expressão dos comportamentos classificados como indicadores de bem-estar utilizando equações de regressão obtidas na literatura, e 5) construção das regras, simulação e validação do sistema. O sistema fuzzy desenvolvido estimou satisfatoriamente o bem-estar de matrizes pesadas, tendo na sua última versão, com maior número de regras, acertado 77,8% dos dados experimentais, comparados com as respostas esperadas por um especialista. O sistema pode ser utilizado como instrumento matemático-computacional para apoiar decisões em galpões de produção de matrizes pesadas.

To understand the behavior and its small variations originated from changes of the thermal environment and to develop models that simulate the welfare from broiler breeders' answer to the environment constitute the first step for the creation of a system for digital monitoring of broiler breeders housing. In this paper it was developed a system of decision support based on the fuzzy conjuncts' theory to estimate the welfare of broiler breeders in function of frequencies and times of occurrences of behaviors. The controller's development passed for five distinct steps: 1) organization of the experimental data; 2) observation of the videos in interview with specialist; 3) creation of the relevancy functions according to the interviews and the literature revision; 4) frequency simulation of occurrences and average times of expression of the classified behaviors such as indicators of welfare using regression equation from the literature, and 5) construction of rules, simulation and validation of the controller step by step, comparing the results between the simulations. The developed controller satisfactorily estimated the welfare of broiler breeders, having in its version with larger number of rules, estimated about 80% of the experimental data correctly when compared with the answers expected by a specialist. The system can be used as mathematician-computational instrument to support decisions in broiler breeders housing.