Utilização de inteligência artificial (redes neurais artificiais) no gerenciamento de reprodutoras pesadas.
- Autores: Guahyba, Adriano da Silva; Salle, Carlos Tadeu Pippi; Wald, Vera Beatriz.
- Referência: Acta Scientiae Veterinariae, v.30, n.1, 2002, p.65-66.
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Resumo
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 porcentagem de contribuição de cada variável no fenômeno em estudo.
Abstract
An economic activity with the magnitude of the poultry industry, which uses top line equipment and
services, generally is lead to make decisions involving all production parameters, based in subjective criteria. The
aim of this paper is to study the use of artificial neural networks to estimate performance parameters in broiler
breeders, belonging to a South Brazilian poultry farm. Data from 11 breeding flocks was recorded between 9 th
of November, 1997 and 10 th of January, 1999 and from 21 broiler production breeder flocks, between 26 th of
April, 1998 and 19 th of December, 1999. The data used corresponds to 273 data lines from the breeding phase
and 689 data lines from the production phase, obtained from weekly recordings. Artificial neural networks
processed these datas. The artificial neural network models that were generated were compared and selected
based on its determination coefficient (R²), Mean Squared Error (MSE), and by graphical analysis of the plot of
network predictions versus the predictions minus the actual data (residue). The authors conclude that it is
possible to explain the performance parameters of broiler breeders, with the use of artificial neural networks.
The method allows the decision making by the technical staff to be based on objective criteria, obtained scientifi-cally.
Besides that, this method allows simulation of the consequences of these decisions, and estimates the
contribution of each variable used in the phenomenon under study.
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