Redes neurais artificiais para o gerenciamento da indústria avícola: uma simulação baseada na cadeia de produção de frangos de corte
O objetivo deste trabalho foi predizer os indicadores de produção e determinar o seu potencial impacto econômico em um sistema de integração utilizando as redes neurais artificiais (RNA). Quarenta parâmetros zootécnicos e de produção de granjas de matrizes e de frango de corte, um incubatório e um...
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|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidade Federal de Goiás
2023-06-01
|
| Series: | Ciência Animal Brasileira |
| Online Access: | https://revistas.ufg.br/vet/article/view/75400 |
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| author | Elisar Camilotti Thales Quedi Furian Karen Apellanis Borges Daniela Tonini da Rocha Vladimir Pinheiro do Nascimento Hamilton Luiz de Souza Moraes Carlos Tadeu Pippi Salle |
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O objetivo deste trabalho foi predizer os indicadores de produção e determinar o seu potencial impacto econômico em um sistema de integração utilizando as redes neurais artificiais (RNA). Quarenta parâmetros zootécnicos e de produção de granjas de matrizes e de frango de corte, um incubatório e um abatedouro foram selecionados como variáveis. Os modelos de RNA foram estabelecidos para quatro variáveis de saída (“eclosão vendável”, “peso ao final da quinta semana”, “condenações parciais” e “condenações totais”) e foram analisados em relação ao coeficiente de determinação múltipla (R2), coeficiente de correlação (R), erro médio (E), erro quadrático médio (EQM) e raiz do erro quadrático médio (REQM). Os cenários produtivos foram simulados e os impactos foram estimados. Os modelos de RNA gerados foram adequados para simular diferentes cenários produtivos após o treinamento. Para “eclosão vendável”, o modelo de incubadora e o período de incubação aumentaram os ganhos financeiros. Para “peso ao final da quinta semana”, a linhagem também demonstrou influência no retorno financeiro, o que não aconteceu com o peso ao final da primeira semana. O sexo do lote possui influência nas taxas de “condenação parcial”, ao contrário do peso do frango no primeiro dia. As taxas de mortalidade e o peso do frango apresentaram influência na “condenação total”, mas o sexo do lote e o tipo de pinto não tiveram influência.
Palavras-chave: gerenciamento de dados; impacto econômico; inteligência artificial; produção avícola
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| spelling | doaj.art-adad13e516944ee7a8c32edf956f62882023-06-28T21:04:16ZengUniversidade Federal de GoiásCiência Animal Brasileira1518-27971809-68912023-06-0124Redes neurais artificiais para o gerenciamento da indústria avícola: uma simulação baseada na cadeia de produção de frangos de corteElisar Camilotti0Thales Quedi Furian1Karen Apellanis Borges2Daniela Tonini da Rocha3Vladimir Pinheiro do Nascimento4Hamilton Luiz de Souza Moraes5Carlos Tadeu Pippi Salle6Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Porto Alegre, Rio Grande do Sul, BrasilUniversidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Porto Alegre, Rio Grande do Sul, BrasilUniversidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Porto Alegre, Rio Grande do Sul, BrasilUniversidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Porto Alegre, Rio Grande do Sul, BrasilUniversidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Porto Alegre, Rio Grande do Sul, BrasilUniversidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Porto Alegre, Rio Grande do Sul, BrasilUniversidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Porto Alegre, Rio Grande do Sul, Brasil O objetivo deste trabalho foi predizer os indicadores de produção e determinar o seu potencial impacto econômico em um sistema de integração utilizando as redes neurais artificiais (RNA). Quarenta parâmetros zootécnicos e de produção de granjas de matrizes e de frango de corte, um incubatório e um abatedouro foram selecionados como variáveis. Os modelos de RNA foram estabelecidos para quatro variáveis de saída (“eclosão vendável”, “peso ao final da quinta semana”, “condenações parciais” e “condenações totais”) e foram analisados em relação ao coeficiente de determinação múltipla (R2), coeficiente de correlação (R), erro médio (E), erro quadrático médio (EQM) e raiz do erro quadrático médio (REQM). Os cenários produtivos foram simulados e os impactos foram estimados. Os modelos de RNA gerados foram adequados para simular diferentes cenários produtivos após o treinamento. Para “eclosão vendável”, o modelo de incubadora e o período de incubação aumentaram os ganhos financeiros. Para “peso ao final da quinta semana”, a linhagem também demonstrou influência no retorno financeiro, o que não aconteceu com o peso ao final da primeira semana. O sexo do lote possui influência nas taxas de “condenação parcial”, ao contrário do peso do frango no primeiro dia. As taxas de mortalidade e o peso do frango apresentaram influência na “condenação total”, mas o sexo do lote e o tipo de pinto não tiveram influência. Palavras-chave: gerenciamento de dados; impacto econômico; inteligência artificial; produção avícola https://revistas.ufg.br/vet/article/view/75400 |
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