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Título: Aprimoramento do manejo avícola utilizando rede neural artificial: um estudo de caso real
Título(s) alternativo(s): Improving poultry management using artificial neural networks: a real case study
Autor(es): Wirth, André Lucas
Orientador(es): Ribeiro, Richardson
Palavras-chave: Redes neurais (Computação)
Aprendizagem
Indústria avícola
Neural networks (Computer science)
Learning
Poultry industry
Data do documento: 22-Fev-2017
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Pato Branco
Referência: WIRTH, André Lucas. Aprimoramento do manejo avícola utilizando rede neural artificial: um estudo de caso real. 2017. 19 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2017.
Resumo: Neste trabalho é mostrado como técnicas de aprendizagem de máquina podem ser empregadas para o aprimoramento das atividades do manejo avícola. O manejo avícola consiste no controle de recursos como água, ração, temperatura, umidade, ventilação e outros. Esses recursos são gerenciados por um especialista humano em criação de aves, denominado avicultor. A maneira como esses recursos são controlados influencia no desenvolvimento das aves, impactando na produtividade. Pesquisas in loco mostram que avicultores com mais expertise geralmente conseguem melhores resultados em termos de produtividade. Diante disso, um modelo de aprendizagem usando regressão linear por meio de uma rede neural artificial é usada para auxiliar avicultores no processo de tomada de decisão. O resultado é um sistema especialista que sugere ao avicultor os recursos a serem empregados.
Abstract: This work shows how machine learning techniques can be used to improve poultry management activities. Poultry management consists of the control of resources such as water, feed, temperature, humidity, ventilation, among others. These resources are managed by a human specialist known as a poultry farmer. The way these resources are controlled influences the development of birds, impacting productivity. On-the-spot surveys show that poultry farmers with more expertise often achieve better productivity results. Therefore, a learning model using linear regression through an artificial neural network is used to assist poultry farmers in the decision-making process. The result is a specialist system that suggests to the poultry farmer the resources to be used.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/9824
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