R E S U M OCom o objetivo de analisar o efeito da idade e a temperatura do ar nas respostas produtivas de frangos de corte, conduziu-se um experimento com animais criados de 1 a 21 dias de idade em túneis de vento climatizados cujos resultados observados foram utilizados no desenvolvimento e teste de um modelo matemático Fuzzy capaz de quantificar esta relação. O modelo desenvolvido tem, como variáveis de entrada: temperatura da primeira semana de vida (°C), temperatura da segunda semana de vida (°C) e a idade das aves (semanas), sendo que as variáveis de saída consideradas foram consumo de ração (CR, g), ganho de peso (GP, g) e conversão alimentar (CA, g g -1). O método de inferência de Mandani foi utilizado para elaboração de 36 regras e na defuzificação foi aplicado o método do centro de gravidade. Com base nos resultados e ao se comparar os dados medidos com os obtidos pela simulação com o modelo Fuzzy proposto, coeficientes de determinação (R 2 ) da ordem de 0,9989; 0,9960 e 0,9801 foram verificados para CR, GP e CA, respectivamente.Fuzzy modeling applied in the evaluation of broiler performance A B S T R A C TWith the objective of analysing the effect of age and air temperature on the productive responses of broilers, an experiment with bred animals of 1 to 21 days of age was conducted in acclimatized wind tunnels, using the results obtained in the development and testing of a Fuzzy mathematical model able to quantify this relation. The model developed presented as entry variables: temperature in the first week of life (°C), temperature in the second week of life (°C) and age of the bird (in weeks), and as the output variables: feed intake (FI, g), weight gain (WG, g) and feed conversion (FC, ). The Mandani inference method was used in the elaboration of 36 rules, and the center of gravity method was applied on the defuzzification. Based on the results, in comparing the measured data with that obtained by simulation with the proposed Fuzzy model, the coefficients of determination (R 2 ) of the order of 0.9989; 0.9960 and 0.9801 were verified for FI, WG and FC, respectively. Palavras-chave:ambiência animal modelagem matemática sistemas especialistas

-The objective of this work was to develop, validate, and compare 190 artificial intelligence-based models for predicting the body mass of chicks from 2 to 21 days of age subjected to different duration and intensities of thermal challenge. The experiment was conducted inside four climate-controlled wind tunnels using 210 chicks. A database containing 840 datasets (from 2 to 21-day-old chicks) -with the variables dry-bulb air temperature, duration of thermal stress (days), chick age (days), and the daily body mass of chicks -was used for network training, validation, and tests of models based on artificial neural networks (ANNs) and neuro-fuzzy networks (NFNs). The ANNs were most accurate in predicting the body mass of chicks from 2 to 21 days of age after they were subjected to the input variables, and they showed an R² of 0.9993 and a standard error of 4.62 g. The ANNs enable the simulation of different scenarios, which can assist in managerial decision-making, and they can be embedded in the heating control systems.Index terms: animal welfare, artificial neural network, broiler, modeling, neuro-fuzzy network, thermal comfort. Predição da massa corporal de pintinhos por meio de modelos baseados em inteligência artificialResumo -O objetivo deste trabalho foi desenvolver, validar e comparar 190 modelos baseados em inteligência artificial, para predizer a massa corporal de pintinhos de 2 a 21 dias de vida, submetidos a diferentes períodos e intensidades de estresse térmico. O experimento foi realizado com 210 pintinhos, em quatro túneis de vento climatizados. Um banco de dados com 840 conjuntos de dados (de aves de 2 a 21 dias) -com as variáveis temperatura de bulbo seco do ar, duração do estresse térmico (dias), idade das aves (dias) e a massa corporal diária dos pintinhos -foi utilizado para treinamento de rede, validação e testes dos modelos baseados em redes neurais artificiais (RNA) e redes "neuro-fuzzy" (RNF). As RNA mostraram-se mais precisas para se predizer a massa corporal de pintinhos de 2 a 21 dias de idade, submetidos às variáveis de entrada, e apresentaram R² de 0,9993 e erro-padrão de 4,62 g. As RNA propiciam a simulação de diversos cenários, que podem auxiliar na tomada de decisões em relação ao manejo, e podem ser incorporadas nos sistemas de controle de aquecimento.Termos para indexação: bem estar animal, redes neurais artificiais, frango, modelagem, redes neurais difusas, conforto térmico.

ABSTRACT:The goal of this study was to develop a fuzzy model to predict the occupancy rate of free-stalls facilities of dairy cattle, aiding to optimize the design of projects. The following input variables were defined for the development of the fuzzy system: dry bulb temperature (T db , °C), wet bulb temperature (T wb , °C) and black globe temperature (T bg , °C). Based on the input variables, the fuzzy system predicts the occupancy rate (OR, %) of dairy cattle in free-stall barns. For the model validation, data collecting were conducted on the facilities of the Intensive System of Milk Production (SIPL), in the Dairy Cattle National Research Center (CNPGL) of Embrapa. The OR values, estimated by the fuzzy system, presented values of average standard deviation of 3.93%, indicating low rate of errors in the simulation. Simulated and measured results were statistically equal (P>0.05, t Test). After validating the proposed model, the average percentage of correct answers for the simulated data was 89.7%. Therefore, the fuzzy system developed for the occupancy rate prediction of free-stalls facilities for dairy cattle allowed a realistic prediction of stalls occupancy rate, allowing the planning and design of free-stall barns. KEYWORDS:Confinement systems, bovine facilities, design, stalls, dairy cattle. PREDIÇÃO DA TAXA DE OCUPAÇÃO DE BAIAS EM INSTALAÇÕES TIPO FREE-STALL PARA BOVINOS DE LEITE POR MEIO DOS CONJUNTOS FUZZY RESUMO:Objetivou-se com o presente trabalho desenvolver um modelo fuzzy para predizer a taxa de ocupação de baias em instalações para gado de leite do tipo free-stall, auxiliando na otimização do dimensionamento de projetos. Para o desenvolvimento do sistema fuzzy, foram definidas como variáveis de entrada: a temperatura de bulbo seco (T bs , °C); temperatura de bulbo úmido (T bu , °C), e temperatura de globo negro (T gn ,ºC). Com base nas variáveis de entrada, o sistema fuzzy prediz a taxa de ocupação (TO,%) de vacas leiteiras em instalações do tipo free-stall. Para a validação do modelo, coletas de dados foram realizadas nas instalações do Sistema Intensivo de Produção de Leite (SIPL), do Centro Nacional de Pesquisa de Gado de Leite (CNPGL) da Embrapa. Os valores de TO estimados pelo sistema fuzzy apresentaram valores de desvio-padrão médio de 3,93%, indicando baixo índice de erros na simulação. Os resultados simulados foram, estatisticamente, iguais aos medidos (P>0,05, Teste t). Após a validação do modelo proposto, a porcentagem de acerto médio para os dados simulados foi de 89,7%. Portanto, o sistema fuzzy, desenvolvido para a predição da taxa de ocupação de baias em instalação free-stall para bovinos leiteiros, possibilitou a predição realística da taxa de ocupação de baias, propiciando o planejamento e o projeto de instalações free-stall. PALAVRAS-CHAVE:Sistema de confinamento, instalações para bovinos, projeto, baias, vacas leiteiras.

Quail breeding is a viable alternative for animal production and due to its low investment, fast return of invested capital, use of small areas and creation of jobs has aroused much interest in Brazil. The aim of this study was to develop a model based on fuzzy set theory to predict the weight of eggs from Japanese quails. The proposed fuzzy model was based on data from field measurement experiments, as well as from literature referring to the influence of environment over the weight of eggs. To develop the fuzzy system, air dry-bulb temperature (t db, ° C) and relative air humidity (RH, %) were defined as input variables and trapezoidal and triangular membership functions were used, respectively. The absolute deviation between the values for observed egg weight and egg weight estimated by the fuzzy system, varied between 0.01 g and 0.32 g, and the average deviation was 0.14 g. The average error found was 2.33%, and the determination coefficient (R²) was equal to 0.668. The fuzzy system developed to estimate the weight of Japanese quail eggs, based on the t db and RH provided low values for absolute deviation and percentage error, allows a realistic estimate of the weight of eggs in different environmental conditions.

RESUMO:Este trabalho teve o objetivo de avaliar o ambiente térmico e o ruído em celas de maternidade para suínos com divisórias de alvenaria ou com rochas de ardósia. Para as medidas das variáveis de conforto térmico e de ruídos, utilizaram-se de termômetros e decibelímetro. No interior das celas e para a análise estatística, foram usados doze matrizes e cento e trinta e nove leitões, distribuídos em delineamento em blocos casualizados, em esquema de parcelas subdivididas. Os resultados mostraram que, no período da manhã, em ambos os tratamentos, as condições de conforto térmico foram mais adequadas para as matrizes, enquanto no período da tarde, mais adequadas para os leitões; com relação ao ruído, este foi menor nas celas de alvenaria. De forma geral, o ambiente no interior das celas construídas em ardósia apresentou umidade relativa mais baixa, e ITGU e temperatura mais elevada que as celas construídas em alvenaria. O nível de ruídos permaneceu dentro dos limites considerados ideais para suínos em ambos os tratamentos. PALAVRAS-CHAVE:ambiência, ruído, divisórias, maternidade de suínos. USE OF SLATE TO BUILT SWINE NURSERY CELLS: II -THERMAL ENVIRONMENT AND NOISE EVALUATION ABSTRACT:The aim of the present study was to evaluate the thermal environment and noise levels in swine farrowing cells built with masonry or slate. Thermometers and sound level meter equipment were used to measure the thermal comfort variables. Inside the cells and for the statistical analysis, twelve sows and one hundred thirty-nine piglets were used, distributed in a randomized blocks design in a split-plot arrangement. The results showed that in the morning, in both treatments, the thermal comfort conditions were more suitable for sows, while in the afternoon it was more suitable for piglets. The noise was lower in the masonry cells. Overall, the environment inside in the cells built with slate presented lower relative humidity and, higher BGHI and temperature than those built with masonry. The noise level remained within the thresholds considered as ideal for swine in both treatments.