Aplicação de aprendizado de máquina para aumento de precisão de um sistema automatizado de nutrição de suínos

Resumo

Com a constante evolução computacional, a viabilidade de implementação de modelos de aprendizado de máquina vem se desenvolvendo em diversas áreas de atuação. Uma das áreas de grande relevância para o desenvolvimento econômico nacional é o agronegócio, e dentre suas subáreas, a suinocultura apresenta parcela representativa para o mercado. Dentre as rubricas de custo da suino cultura, a que tem maior representatividade e necessidade de controle preciso é o consumo de ração. Visando o aumento da precisão de um sistema automatizado de nutrição de suínos, este artigo tem como objetivo, demonstrar uma composição de modelo supervisionado de inteligência artificial para previsão das variáveis mais relevantes para atingir o menor erro possível entre a dosagem programa e a dosagem realizada pelo equipamento. O modelo de aprendizado de máquinaconsiderado é de regressão linear. Para verificação da acuracidade e performance do modelo são utilizadas as principais métricas de erro de análises quantitativas. Os resultados apresentados no artigo indicam que o modelo de aprendizado de máquina do tipo regressão linear consegue uma melhor generalização da variável a ser prevista e pode reduzir o erro absoluto da dosagem de cada ciclo de trato dos animais em média 7,4 vezes.