Sistema Especialista de Apoio à Análise de Locomoção de Frangos de Corte Apoiado na Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Er

Resumo

Esta pesquisa propõe um sistema especialista de apoio à Análise de Gait Score de frangos de corte, apoiado na Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial E. Em junho de 2016, o Brasil foi considerado um dos maiores exportadores de frangos de corte do mundo. Porém, ainda é necessário que consiga enquadrar-se nas normas internacionais de bem-estar dos animais, sem aumentar o custo de produção. As aves produzidas no Brasil sofreram mais de 30 anos de cruzamentos genéticos até chegarem ao biótipo que possuem hoje. Os problemas de locomoção são considerados os mais relevantes em relação ao bem-estar, pois aves que sentem dor ao caminhar acabam tendo restrições nos movimentos, o que dificulta sua ida aos dispositivos de alimentação e bebedouros. Esse problema reflete-se desde a engorda das aves até o momento do abate. Periodicamente, as empresas produtoras de frangos de corte passam por auditorias e a principal forma de avaliar um lote de aves é pela análise de Gait Score, que pontua as aves de acordo com sua marcha, ou seja, de seu caminhar. Os frangos são classificados de 0 a 5, sendo 0 para aves sem restrição alguma e 5 para aves que praticamente não se locomovem. Essa auditoria é feita de forma visual, ou seja, um auditor analisa um lote de aves por amostragem, verificando a quantidade animais para cada pontuação dentro desse lote. Levando-se em consideração que as variações entre aves com pontuações próximas são muito pequenas, torna-se difícil identificar, por exemplo, a diferença entre uma ave com Gait Score 2 e outra, com Gait Score 3. O mesmo não ocorre nos extremos da pontuação: aves com Gait Score 0 e com Gait Score 5 podem ser facilmente identificadas. Um fato que pode corromper uma análise está no vício da amostra. Ao perceberem a presença de um profissional no aviário, as aves sadias saem em disparada, ficando, nas regiões da coleta de amostras, apenas as comprometidas. O auditor externo pode alegar que as aves não atendem às melhores condições, inviabilizando o negócio. Uma amostragem de aves realizada de forma automatizada, em vários pontos da granja e sem a interferência humana pode servir como defesa dos produtores durante os processos de auditoria, já que a análise automatizada transcorrerá sem interferências. Os produtores também poderão identificar anomalias em sua produção. Esse trabalho realizou, de forma inédita, a classificação das aves por meio de um algoritmo para-analisador, tendo sido utilizada velocidade e aceleração de um lote de aves extraídas no MATLAB (MATrix LABoratory). Os valores intermediários da pontuação da marcha ainda são difíceis de estimar. Não existe uma associação simples entre velocidade e aceleração com a pontuação da marcha da ave, razão pela qual se decidiu aplicar a Lógica Paraconsistente aos dados experimentais. Para GS 0, obteve-se 100% de precisão, quando comparada à avaliação visual. Para a estimativa de GS 1, obteve- se 50% de precisão. Para o GS 2, a estimativa foi 70% precisa e GS 3 os resultados foram 100% precisos. Os resultados fornecem alta precisão na determinação dos valores de GS 0 e GS 3. O software mostrou potencial para ser usado como uma ferramenta de auxílio no monitoramento para a detecção precoce de anomalias em frangos de corte sob criação comercial, uma vez que a velocidade do deslocamento pode ser facilmente medida e usada como dados de entrada. A detecção precoce de anomalias em lotes de frangos de corte pode reduzir os problemas de saúde das pernas e melhorar consideravelmente as questões de bem-estar.