INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA À IDENTIFICAÇÃO DE PERTURBAÇÕES NA PRODUÇÃO DE LEITE

Resumo

A produção leiteira é uma atividade de grande relevância econômica e social, desempenhando papel estratégico no fornecimento de alimentos e na sustentabilidade das cadeias produtivas agropecuárias. Perturbações na produção representam eventos sanitários, nutricionais ou ambientais que afetam negativamente a curva de lactação, resultando em perdas na produtividade. Tradicionalmente, a detecção dessas ocorrências tem se apoiado em modelos analíticos, como os de Wood e Wilmink, que, embora úteis, demandam parametrização manual e conhecimento especializado, o que limita sua aplicação prática na identificação de perturbações e na adoção de medidas que visam mitigar os efeitos da perda de produção de leite. Este trabalho tem como objetivo comparar a efetividade de técnicas de inteligência artificial, originalmente desenvolvidas para detecção automática de anomalias, aplicadas aqui à tarefa de identificação de perturbações em curvas de lactação (i.e., a série de produção diária de leite de cada animal). Para tal, 301 curvas de lactação de vacas reais, cada uma com 305 registros diários de produção de leite, foram inicialmente caracterizadas e filtradas por meio do teste de Mann-Whitney U, a partir da comparação entre valores ideais e observados.