{"id":827,"date":"2023-04-24T15:33:32","date_gmt":"2023-04-24T18:33:32","guid":{"rendered":"https:\/\/opta.siteup.dev\/aplicacao-da-modelagem-matematica-em-frangos-de-corte\/"},"modified":"2023-04-24T15:33:32","modified_gmt":"2023-04-24T18:33:32","slug":"aplicacao-da-modelagem-matematica-em-frangos-de-corte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/opta.siteup.dev\/en\/aplicacao-da-modelagem-matematica-em-frangos-de-corte\/","title":{"rendered":"Aplica\u00e7\u00e3o da modelagem matem\u00e1tica em frangos de corte"},"content":{"rendered":"

A avicultura moderna tem exigido solu\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas que reduzam custos e maximizem margens de contribui\u00e7\u00e3o. Com base nessa narrativa, os avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos nos permitiram um progresso na gera\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es criativas, aplic\u00e1veis aos problemas di\u00e1rios enfrentados com nutri\u00e7\u00e3o, sanidade e bem-estar animal, tudo em tempo real. A exemplo disso, a modelagem matem\u00e1tica tem se tornado uma ferramenta cada vez mais importante em diversas \u00e1reas do conhecimento, incluindo a avicultura de corte. Atrav\u00e9s de modelos matem\u00e1ticos, \u00e9 poss\u00edvel prever o desempenho de um lote de aves, identificar fatores de risco e determinar as melhores estrat\u00e9gias de manejo para maximizar a produ\u00e7\u00e3o e minimizar as perdas.<\/p>\n

Entenda a modelagem matem\u00e1tica<\/strong><\/h3>\n

A modelagem matem\u00e1tica \u00e9 o processo de usar modelos para descrever fen\u00f4menos biol\u00f3gicos ou f\u00edsicos. Os modelos matem\u00e1ticos s\u00e3o constru\u00eddos usando equa\u00e7\u00f5es e vari\u00e1veis que representam as propriedades do sistema. Pode ser usada em uma variedade de campos, especialmente nos sistemas de produ\u00e7\u00e3o animal, permitindo que pesquisadores estudem, explorem e possam predizer o comportamento de sistemas complexos, ajudando-os a compreender como diferentes fatores interagem e afetam o sistema.<\/p>\n

Qual a diferen\u00e7a entre modelagem matem\u00e1tica e machine learning?<\/strong><\/h3>\n

A modelagem matem\u00e1tica \u00e9 baseada em princ\u00edpios ou leis que regem um sistema (f\u00edsicos, qu\u00edmicos ou outras) e usa equa\u00e7\u00f5es matem\u00e1ticas para descrever as rela\u00e7\u00f5es entre vari\u00e1veis. Essas equa\u00e7\u00f5es s\u00e3o geralmente desenvolvidas a partir de teorias ou experimentos e s\u00e3o usadas para prever o comportamento do sistema em diferentes situa\u00e7\u00f5es. Pode ser aplicada em \u00e1reas como ci\u00eancias exatas, biol\u00f3gicas, agron\u00f4micas, da sa\u00fade, entre outras.<\/p>\n

Por outro lado, o machine learning \u00e9 uma t\u00e9cnica de modelagem baseada em dados que usa algoritmos para aprender padr\u00f5es e fazer previs\u00f5es ou classifica\u00e7\u00f5es em novos dados. Os modelos de machine learning n\u00e3o s\u00e3o baseados em equa\u00e7\u00f5es matem\u00e1ticas ou teorias f\u00edsicas, mas em algoritmos que aprendem a partir de grandes conjuntos de dados. O machine learning \u00e9 usado em \u00e1reas como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural (como padr\u00f5es de comportamento animal), previs\u00e3o de demanda em diversos setores, entre outras, sendo uma excelente ferramenta para automatiza\u00e7\u00e3o de processos.<\/p>\n

Aplica\u00e7\u00e3o da modelagem matem\u00e1tica em frangos de corte<\/strong><\/h3>\n

A equa\u00e7\u00e3o de Gompertz \u00e9 uma das ferramentas mais utilizadas na modelagem matem\u00e1tica em frangos de corte e pode ser aplicada para descrever o crescimento de um lote ao longo do tempo, prever o peso m\u00e9dio das aves em qualquer idade, identificar fatores de risco, como doen\u00e7as, estresse e defici\u00eancias nutricionais. A equa\u00e7\u00e3o \u00e9 descrita como:<\/p>\n

\n
\"Equa\u00e7\u00e3o<\/figure>\n<\/div>\n

Por exemplo, se a taxa de crescimento B estiver diminuindo em rela\u00e7\u00e3o ao esperado, pode indicar um problema de sa\u00fade ou nutricional no lote. Esta equa\u00e7\u00e3o \u00e9 baseada no princ\u00edpio de que o crescimento \u00e9 exponencial no in\u00edcio, mas desacelera \u00e0 medida que as aves atingem a maturidade.<\/p>\n

Para aplicar a equa\u00e7\u00e3o de Gompertz na avicultura de corte, \u00e9 necess\u00e1rio coletar dados de peso das aves em diferentes idades e ajustar os par\u00e2metros da equa\u00e7\u00e3o para melhor descrever o crescimento do lote. Com base nos par\u00e2metros ajustados, \u00e9 poss\u00edvel gerir e melhorar a produtividade e rentabilidade do seu sistema de cria\u00e7\u00e3o, calculando as taxas de crescimento m\u00e1ximas e relativas dos frangos de corte, permitindo otimizar a sua nutri\u00e7\u00e3o e o tamanho do seu rebanho, fun\u00e7\u00f5es que s\u00e3o facilmente geridas com o uso da ferramenta BroilerOPT\u2122.<\/p>\n

Conhe\u00e7a o BroilerOPT\u2122<\/a><\/p>\n

Ferramenta indispens\u00e1vel na avicultura de corte: BroilerOPT\u2122<\/strong><\/h3>\n

O software BroilerOPT\u2122 foi desenvolvido por Frank Ivey, CEO da empresa norte-americana FEED2GAIN<\/a>. Foi criado para auxiliar os produtores e integra\u00e7\u00f5es no gerenciamento do crescimento de frangos de corte e maximizar o desempenho produtivo do rebanho, usando a modelagem matem\u00e1tica para estimar o custo de produ\u00e7\u00e3o e avaliar a nutri\u00e7\u00e3o animal em busca de melhores resultados, maximizando o potencial produtivo da ra\u00e7a espec\u00edfica e o impacto sobre a deposi\u00e7\u00e3o de massa corporal nos cortes de maior interesse para a ind\u00fastria. Observe alguns resultados econ\u00f4micos obtidos atrav\u00e9s da otimiza\u00e7\u00e3o por meio do software BroilerOPT\u2122:<\/p>\n

\n
\"\"<\/figure>\n<\/div>\n

Acesse o artigo \u201cCusto alimentar de frangos de corte e curva de crescimento, otimizados com o software BroilerOPT\u2122\u201d<\/a> para obter mais informa\u00e7\u00f5es do estudo ou entre em contato com nossos consultores. Fique por dentro tamb\u00e9m das nossas atualiza\u00e7\u00f5es atrav\u00e9s do LinkedIn<\/a>.<\/p><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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