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A avicultura moderna tem exigido soluções práticas que reduzam custos e maximizem margens de contribuição. Com base nessa narrativa, os avanços tecnológicos nos permitiram um progresso na geração de soluções criativas, aplicáveis aos problemas diários enfrentados com nutrição, sanidade e bem-estar animal, tudo em tempo real. A exemplo disso, a modelagem matemática tem se tornado uma ferramenta cada vez mais importante em diversas áreas do conhecimento, incluindo a avicultura de corte. Através de modelos matemáticos, é possível prever o desempenho de um lote de aves, identificar fatores de risco e determinar as melhores estratégias de manejo para maximizar a produção e minimizar as perdas.

Entenda a modelagem matemática

A modelagem matemática é o processo de usar modelos para descrever fenômenos biológicos ou físicos. Os modelos matemáticos são construídos usando equações e variáveis que representam as propriedades do sistema. Pode ser usada em uma variedade de campos, especialmente nos sistemas de produção 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.

Qual a diferença entre modelagem matemática e machine learning?

A modelagem matemática é baseada em princípios ou leis que regem um sistema (físicos, químicos ou outras) e usa equações matemáticas para descrever as relações entre variáveis. Essas equações são geralmente desenvolvidas a partir de teorias ou experimentos e são usadas para prever o comportamento do sistema em diferentes situações. Pode ser aplicada em áreas como ciências exatas, biológicas, agronômicas, da saúde, entre outras.

Por outro lado, o machine learning é uma técnica de modelagem baseada em dados que usa algoritmos para aprender padrões e fazer previsões ou classificações em novos dados. Os modelos de machine learning não são baseados em equações matemáticas ou teorias físicas, mas em algoritmos que aprendem a partir de grandes conjuntos de dados. O machine learning é usado em áreas como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural (como padrões de comportamento animal), previsão de demanda em diversos setores, entre outras, sendo uma excelente ferramenta para automatização de processos.

Aplicação da modelagem matemática em frangos de corte

A equação de Gompertz é uma das ferramentas mais utilizadas na modelagem matemática em frangos de corte e pode ser aplicada para descrever o crescimento de um lote ao longo do tempo, prever o peso médio das aves em qualquer idade, identificar fatores de risco, como doenças, estresse e deficiências nutricionais. A equação é descrita como:

Por exemplo, se a taxa de crescimento B estiver diminuindo em relação ao esperado, pode indicar um problema de saúde ou nutricional no lote. Esta equação é baseada no princípio de que o crescimento é exponencial no início, mas desacelera à medida que as aves atingem a maturidade.

Para aplicar a equação de Gompertz na avicultura de corte, é necessário coletar dados de peso das aves em diferentes idades e ajustar os parâmetros da equação para melhor descrever o crescimento do lote. Com base nos parâmetros ajustados, é possível gerir e melhorar a produtividade e rentabilidade do seu sistema de criação, calculando as taxas de crescimento máximas e relativas dos frangos de corte, permitindo otimizar a sua nutrição e o tamanho do seu rebanho, funções que são facilmente geridas com o uso da ferramenta BroilerOPT™.

Conheça o BroilerOPT™

Ferramenta indispensável na avicultura de corte: BroilerOPT™

O software BroilerOPT™ foi desenvolvido por Frank Ivey, CEO da empresa norte-americana FEED2GAIN. Foi criado para auxiliar os produtores e integrações no gerenciamento do crescimento de frangos de corte e maximizar o desempenho produtivo do rebanho, usando a modelagem matemática para estimar o custo de produção e avaliar a nutrição animal em busca de melhores resultados, maximizando o potencial produtivo da raça específica e o impacto sobre a deposição de massa corporal nos cortes de maior interesse para a indústria. Observe alguns resultados econômicos obtidos através da otimização por meio do software BroilerOPT™:

Acesse o artigo “Custo alimentar de frangos de corte e curva de crescimento, otimizados com o software BroilerOPT™” para obter mais informações do estudo ou entre em contato com nossos consultores. Fique por dentro também das nossas atualizações através do LinkedIn.