Automatização da classificação baseada na Lógica Paraconsistente de condições de estresse de suínos a partir da mineração de dados sobre sua vocalização

Resumo

A carne suína é a proteína mais consumida no mundo e o Brasil é considerado o quarto maior produtor e exportador dessa carne. Para atender às demandas do mercado, ocorre aumento de produção de suinocultura, com maior quantidade de animais por área, ocasionando estresse nos porcos. O estresse pode aumentar a predisposição a doenças, as quais elevam o custo da criação do produto e a taxa de mortalidade, desfavorecendo a competitividade no mercado. Assim, o bem-estar do animal torna-se fundamental, sendo necessário o acompanhamento dos animais desde seu nascimento, porém o registro histórico dos dados é difícil por não existir a identificação confiável do indivíduo. A vocalização é uma ferramenta útil para identificação de situações de estresse em suínos. Assim, o objetivo geral é automatizar a classificação de condições de estresse de um indivíduo suíno com base em sua vocalização e o objetivo específico é desenvolver um softwarepara classificar o tipo de estresse de acordo com padrões sonoros dos animais submetidos a tal situação. Para atingir os objetivos, parte-se dos dados de Alexandra Ferreira da Silva Cordeiro (2012), cuja pesquisa de campo abrange o levantamento do estresse suíno no próprio local de criação do animal, a gravação da vocalização dos suínos e, como resultado, a identificação de cada suíno e do tipo de estresse. A referida pesquisadora montou um banco de dados, disponibilizando as gravações, as características dos sons coletados e os dados de identificação do animal. Esse banco de dados passa a servir de base para a criação do softwarepor meio de técnicas de Mineração de Dados (MD) e da aplicação da Lógica Paraconsistente Evidencial E. Como resultado da aplicação e análise dos dados, o softwarecriado permite automatização da classificação do tipo de estresse dos suínos em mais de 70% de acerto.