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Nos países em desenvolvimento, o consumo de carne suína cresce 5% ao ano. Garantir a segurança alimentar dentro dos padrões éticos da produção de carne é uma demanda crescente do consumidor. O objetivo do estudo foi desenvolver um modelo de previsão de estresse em leitões com base na temperatura infravermelha da pele (IST). A temperatura infravermelha da pele foi registrada em um total de 72 leitões (32 machos e 40 fêmeas), do dia 1 ao 52 de idade, durante o parto e creche sob diferentes condições de estresse (dor, frio/calor, fome e sede). A avaliação das imagens térmicas foi realizada por meio de uma câmera termográfica infravermelha. Os termogramas foram feitos em temperatura ambiente de 24 a 30 ° C. A temperatura infravermelha mínima da pele (ISTmin), a temperatura infravermelha máxima da pele (ISTmax) e o sexo dos leitões foram usados como variáveis para encontrar as condições de estresse (alvo). As variáveis consideradas na análise foram classificadas pelo método de mineração de dados. A técnica de imagem está sujeita a certas contradições e incertezas que requerem modelos matemáticos. A lógica paraconsistente foi aplicada para extrair a contradição dos dados.
A condição de estresse que teve a maior precisão de detecção foi o frio (100%) usando ISTmin e ISTmin juntamente com sexo de leitão, e sede (91%) usando ISTmax e ISTmax juntamente com o sexo do leitão. A maior previsão de fome foi encontrada com o ISTmin (86%). Embora o modelo fosse preciso para detectar esses tipos de estresse, as outras condições estressantes em leitões, como a dor, foram menores ou iguais a 50% de acertos.
Os resultados indicam uma avaliação promissora da condição de estresse em leitões usando a temperatura infravermelha da pele. A inclusão de outras variáveis no processo de aprendizado de máquina é a proposta para ampliar o uso do modelo.
Felipe Napolitano da Fonseca, Jair Minoro Abe, Irenilza de Alencar Nääs, Alexandra Ferreira da Silva Cordeiro, Fábio Vieira do Amaral, Henry Costa Ungaro, Automatic prediction of stress in piglets (Sus Scrofa) using infrared skin temperature, Computers and Electronics in Agriculture, Volume 168, 2020 https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.105148.