Aplicação da inteligência artificial no monitoramento processo de incubação

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química.Em um setor com a magnitude da avicultura, que usa equipamentos de ultima geração e serviços atualizados, tem-se, na maioria das vezes, que se tomar decisões operacionais que envolvem todos os aspectos de produção, apoiada em critérios subjetivos. As redes neurais artificiais (RNAs) têm se mostrado muito eficientes na resolução e aprimoramento de soluções em muitas áreas. Diante disso, a presente dissertação objetivou estudar a utilização das redes neurais artificiais como instrumento de monitoramento do processo de produção de frangos de corte. Especificamente na estimação de parâmetros de temperatura e concentração molar de dióxido de carbono (CO2) em incubadoras. As redes foram utilizadas para relacionar a influência dessas variáveis no desempenho da incubação. A aplicação da Inteligência Artificial foi proposta e comparada com um método matemático na previsão da eclodibilidade dos ovos no processo de incubação artificial. A arquitetura da rede neural utilizada nestas aplicações é do tipo "feedfoward". Os treinamentos das redes foram realizados através do algoritmo "backpropagation" e foram baseados em dados obtidos de incubações industriais. Os modelos de RNAs foram selecionados como melhores baseados no coeficiente de determinação múltipla (R2) e medidas de erro. Resultados de simulação da abordagem proposta indicam que esta metodologia pode ser utilizada eficientemente no processo de monitoramento de incubação artificial podendo ser utilizada em sistema supervisório. A RNA também demonstrou superioridade nas medidas de erro quando comparada ao método matemático de mínimos quadrados