Matemática é aplicada à otimização de granja de frangos no interior paulista

Uma parceria entre uma granja na região de Jundiaí (SP) e o Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP, monitora remotamente as condições em que frangos são criados para o abate e utiliza modelos matemáticos para aperfeiçoar a criação e otimizar o crescimento dos animais e a produção.

Os mais de 23 mil frangos de corte da granja são monitorados ininterruptamente por um software desenvolvido pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFGRS), que reúne dados sobre os níveis de água e ração, intensidade da ventilação e outros fatores e os envia a cada cinco minutos aos pesquisadores do CeMEAI. Por meio de um segundo software, modelos matemáticos são aplicados para que sejam tomadas as melhores decisões sobre que ajustes precisam ser feitos no processo de criação dos animais.

“A transformação em carne, relacionada com o aumento do peso do animal, é o coeficiente que mede a eficiência e o custo do frango, e a matemática pode auxiliar no alcance dos resultados desejados por meio de modelos que procuram emular o que ocorre na realidade, utilizando padrões que são aprendidos do comportamento da granja, um sistema complexo dentro do qual se quer manter as condições ambientais as melhores possíveis, pois isso permite que eles se alimentem bem, engordem e sejam mais produtivos”, disse José Mário Martínez, do Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (Imecc) da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), um dos pesquisadores principais do CeMEAI.

Dessa forma, as operações de manejo no aviário têm o objetivo de estimular os frangos a se alimentarem adequadamente e de ajudar no melhor funcionamento do seu metabolismo, de maneira que a ave possa aproveitar ao máximo o seu potencial genético. Isso envolve, além do controle da disponibilidade de comida e água fresca, controlar condições de temperatura, umidade, vento, presença de CO2 no ar, amônia e luz, entre outras.

Alguns galpões são automatizados, com parte do manejo feito por relés (interruptores eletromecânicos) e motores comandados por um controlador lógico programável (CLP), computador baseado em um microprocessador que armazena instruções para implementar funções específicas, com regras de operação baseadas nas leituras de sensores de temperatura e umidade.

Outras atividades são manuais e apenas uma pessoa realiza todas as operações. O modelo desenvolvido pelos pesquisadores do CeMEAI busca conjugar múltiplos fatores e levar a decisões mais rápidas e abrangentes.

“As decisões tomadas com base em fatores isolados podem levar a efeitos colaterais que prejudicam os animais em outros aspectos. Por exemplo, se há muita amônia no ambiente e a temperatura externa ao galpão está muito baixa, a ventilação irá reduzir a amônia, mas aumentar ainda mais o frio. O ideal é que a decisão seja tomada baseada nos impactos que cada fator tem no desempenho do animal”, explicou Dante Conti, também do IMECC.

O trabalho dos pesquisadores do CeMEAI consiste em desenvolver um modelo matemático de decisão que considere todas as condições ideais para o frango de corte, fazendo cruzamentos entre diferentes indicadores de qualidade, evitando resultados que levem a efeitos colaterais danosos aos animais e que afetam negativamente a produção.

De acordo com a Associação Brasileira de Proteína Animal (ABPA), a demanda por carne de frango no Brasil é crescente e deve subir de 43 para 45 quilos por pessoa até o fim do ano. As exportações também devem subir de 2% a 3%.O Brasil é o maior exportador de carne de frango e o terceiro maior produtor.

“Ainda que produzam as mesmas linhagens, alimentadas pela mesma ração e sob as mesmas condições ambientais, aviários com diferentes manejos podem apresentar variações importantes na ciência de conversão de ração em carne. Melhores práticas de manejo podem diminuir 0,1kg de ração consumida para cada quilo de peso da ave viva”, afirmou Conti.

Conforto térmico

Os sensores que fazem o monitoramento dos animais, que vivem em média 45 dias no aviário antes de seguirem para o frigorífico, estão espalhados por uma área de 15 m de largura e 150 m de comprimento.

Além dos dados de temperatura, umidade, velocidade do ar e sistema de ventilação transmitidos por eles, entre outros, o modelo matemático desenvolvido pelo CeMEAI utiliza algoritmos de processamento de imagens para, por meio da análise de vídeos transmitidos em tempo real, avaliar o conforto térmico dos animais.

Por meio de parâmetros informados ao sistema, os algoritmos são capazes de diferenciar os frangos de outros elementos do ambiente, como o chão e seres humanos, e de identificar situações que indiquem anomalias em seus comportamentos.

“Se os animais estão muito próximos uns dos outros, por exemplo, isso pode indicar que estão com frio e que a temperatura precisa ser aumentada. Caso insistam em ficar muito perto dos bebedouros, podem estar sentindo calor, indicando a necessidade de diminuir a temperatura”, explicou Conti.

A cada cinco minutos são calculados índices de conforto térmico dos frangos que, conjugados aos valores que os sensores fornecem de temperatura, umidade e velocidade do ar, entre outros, permitem identificar e classificar padrões de comportamento dos animais. A combinação de todos os valores e a aplicação de algoritmos matemáticos de clustering, técnica de mineração de dados que realiza agrupamentos automáticos de dados, possibilita constatar se os frangos têm frio ou calor, se estão bebendo ou comendo muito e outras observações.

“Se o comportamento dos animais é o ideal, a resposta biológica deles é crescer, obtendo ganho significativo de peso e, consequentemente, melhorando a produção com qualidade, que é o objetivo final do sistema.”

O CeMEAI já possui uma coleção de valores que representam situações identificando o conforto térmico dentro do aviário e eventos alheios à rotina do local, como desligamento da energia elétrica e a presença de estranhos que interferem negativamente no comportamento dos frangos, detectando esses eventos adversos automaticamente. O próximo passo é a finalização do desenvolvimento de um sistema on-line e de código aberto para controle automático do conforto térmico do aviário a cada cinco minutos.