A Heuristic and Data Mining Model for Predicting Broiler House Environment Suitability

Resumo

A combinação adequada entre variáveis ambientais e relacionadas ao lote desempenha um papel fundamental na produção de frangos de corte. No entanto, o controle do ambiente de alojamento concentra-se, principalmente, no monitoramento da temperatura durante o processo de criação. Este estudo desenvolveu um modelo preditivo inovador para prever a adequação das condições de criação de frangos de corte (Gallus gallus domesticus) utilizando um processo de mineração de dados baseado em variáveis ambientais e do lote. Os dados foram coletados em quatro galpões comerciais de frangos de corte com ambiente controlado. A análise foi realizada em três etapas. Na primeira, foi conduzida uma análise exploratória e descritiva dos dados ambientais. Na segunda, a variável-alvo foi rotulada para representar um cenário específico de criação, considerando a idade das aves, a temperatura de bulbo seco e a umidade relativa do ar, a concentração de amônia e a taxa de ventilação. A variável de saída (condição final de criação) foi discretizada em quatro categorias: Excelente, Boa, Moderada e Inadequada. Na terceira etapa, o conjunto de dados foi utilizado para desenvolver modelos de árvores de decisão por meio de técnicas de mineração de dados. O modelo de árvore aleatória apresentou acurácia apenas para prever as condições de criação Excelente e Moderada. Já o modelo de árvore de decisão apresentou elevada acurácia e indicou que a idade das aves, a umidade relativa do ar e a concentração de amônia desempenham papel crítico na determinação de condições adequadas de criação. A utilização de um grande volume de dados permitiu que a abordagem de mineração de dados construísse regras do tipo "se–então", capazes de orientar a tomada de decisão dos produtores quanto ao controle ambiental mais adequado para a criação de frangos de corte.