Banca de DEFESA: HADJA LORENA RANGEL UCHOA CAVALCANTI DE MENEZES COSTA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : HADJA LORENA RANGEL UCHOA CAVALCANTI DE MENEZES COSTA
DATA : 28/02/2023
HORA: 09:00
LOCAL: Videoconfeência
TÍTULO:

REDES NEURAIS ARTIFICIAIS: ESTUDO PRELIMINAR PARA
PREDIÇÃO DE CONSUMO DE NUTRIENTES E DESEMPENHO DE

OVINOS DESLANADOS EM CONFINAMENTO

PALAVRAS-CHAVES:

Aprendizado de Máquina, Inteligência Artificial, RNA, Santa Inês.

PÁGINAS: 31
RESUMO:

Como o principal motivo do confinamento de animais de corte é produzir regularmente carne com
qualidade para abastecer o mercado interno com menor custo de produção e com oferta regular, a
utilização de um sistema baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA) que permita a previsão do
desempenho animal, com base em entradas iniciais e séries históricas, parece promissora, permitindo
com que animais de baixo desempenho sejam identificados previamente e descartados de maneira a
maximizar a produção. Dada a importância dessa informação, bem como do consumo de nutrientes
pelos animais, o presente estudo tem por objetivo investigar o uso de RNA como preditores do
consumo de nutrientes e, a partir da composição química da dieta, predizer o desempenho de ovinos
deslanados em confinamento. O banco de dados foi obtido a partir das informações do acervo de
experimentos científicos realizados no setor de ovinos do Departamento de Zootecnia da Universidade
Federal Rural de Pernambuco. Para testar a eficácia da RNA em relação à predição das características
desejadas foram exploradas outras nove técnicas de predição com características distintas, com o
intuito de avaliar diferentes cenários e observar qual a melhor técnica para cada situação. Para todos os
pontos preditos, como consumo médio diário, ganho médio diário, e peso corporal final, a RNA
demonstrou um desempenho bem abaixo do esperado, quando comparada a outras técnicas incluídas
nas análises. Isso pode ser uma consequência do baixo volume de dados disponíveis para realização do
treinamento, verificação e checagem dos modelos de predição. Novos estudos devem ser realizados
visando explorar mais novas ferramentas de predição que se apresentam promissoras para a ciência
animal como um todo.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - ANTONIA SHERLANEA CHAVES VERAS
Externa ao Programa - 1660490 - RENATA VALERIA REGIS DE SOUSA GOMES - UFRPEExterno à Instituição - CLÁUDIO ELÍZIO CALAZANS CAMPELO - UFCG