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Contextualizando a Modelagem Matemática

19/05/2021

Contextualizando a Modelagem Matemática

Modelagem matemática é a arte de correlacionar atributos de uma área de aplicação em fórmulas matemáticas tratáveis, cujas análises teóricas e numéricas operacionais fornecem insights, respostas e orientações úteis para tomadas de decisões. A modelagem matemática, em condições de pesquisa científica pode contribuir em diversas áreas de estudos, como física, química, biologia, meteorologia dentre outras. Os modelos são desenvolvidos levando em consideração atributos e suas variações no fenômeno que se quer descrever.

Há um grande erro em considerar que a modelagem é um bicho de 7 cabeças, e que é restrito ao seleto grupo de cientistas.

No entanto, em nosso cotidiano nos deparamos com inúmeras previsões e tomadas de decisões em cima de resultados advindos de modelos matemáticos, como a previsão do tempo, predição de desempenho esportivo, previsão sobre a disponibilidade futura de recursos naturais, catástrofes ambientais, e com um exemplo bem recente as previsões de crescimento do Covid-19.

O uso da modelagem matemática ainda se dá como apoio ao Zoneamento Agrícola de Risco Climático (Zarc), instrumento adotado pelo Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (Mapa) desde 1996 com o objetivo de evitar perdas em produções agrícolas ocasionadas por fenômenos climáticos adversos.

Aplicação da Modelagem à Produção Animal

Nos últimos vinte anos, em decorrência da evolução dos programas computacionais, das técnicas de modelagem e da capacidade de processamento dos computadores, ocorreu um grande aumento no número de pesquisas relacionadas ao desenvolvimento de modelos que tentam predizer as respostas das aves em diferentes tipos de situações. Ao mesmo tempo, várias soluções que utilizam a modelagem computacional para tentarem predizer o desempenho de sistemas biológicos e/ou de produção estão sendo lançados no mercado.

Nesse ínterim, a empresa americana Feed2Gain, é uma das empresas a frente dessa produção de softwares de ponta aliados a avicultura, e que estão desenvolvendo um para a suinocultura. Ambos os softwares utilizam dentre várias equações a equação de Gompertz, com algumas adaptações da Feed2Gain.

A equação de Gompertz considera que a taxa de crescimento é grande no início do processo e muda rapidamente para um crescimento mais lento (está característica é comum em crescimentos celulares). Sendo a equação de Gompertz muito utilizada na medicina humana para descrever a curva de crescimento de células tumorais. De certa forma quando a curva de crescimento sob a equação de Gompertz é devidamente calibrada, proporciona junto com outras equações a fisiologia de um sistema biológico complexo como o de produção animal, sendo notório seu uso inclusive em procedimentos de melhoramento genético e nutrição.

Modelagem como ferramenta auxiliar ao nutricionista animal nas tomadas de decisões

Em menos de um século a avicultura deixou de ser uma atividade de quintal e passou a ser a mais tecnológica e desenvolvida produção de proteína animal no Brasil. Seja como for, isso se deve muito à uniformidade da produção animal industrial, busca constante dos corpos técnicos das integrações e cooperativas.

A uniformização dos lotes com redução do coeficiente de variação, tanto da produção, quanto do peso e idade dos animais estão ligados ao rendimento de carcaça e a mecanização dos frigoríficos.

Os softwares de modelagem possui diversos objetivos como a otimização de custo alimentar ou ganho de rendimento de carcaça. Portanto, auxiliando o nutricionista a construir cenários e repostas esperados a campo, com precisão e confiança, proporcionando agilidade e adequação a movimentos de mercado que geram facilmente milhares de reais em ganhos, dentro de um curto período de tempo.

De maneira idêntica, os modelos ainda podem ajudar no entendimento da sensibilidade a variações ambientais ou oscilações de perfil nutricional de ingredientes não percebidos em laboratórios de controle de qualidade.

Por fim, Marie Curie disse: “Na vida, não existe nada a temer, mas a entender.” E entender as tecnologias, dados e informações é de grande valia para a sustentabilidade ambiental e social, garantindo assim longevidade produtiva e segurança alimentar a todos.

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