AVALIAÇÃO DO USO DE SENSORES NA PREDIÇÃO DO COMPORTAMENTO DE BOVINOS CONFINADOS

Abstract

Com o desenvolvimento de diferentes tecnologias, tornou-se possível a obtenção de informações que colaboraram com o rápido desenvolvimento do setor agropecuário. Dentre as diferentes tecnologias disponíveis, os sensores individuais (acelerômetros) têm sido explorados no estudo de animais em confinamento, pois podem registrar informações de consumo alimentar e comportamento animal em tempo real. Dessa maneira, o presente trabalho avaliou se a habilidade de predição do comportamento de animais confinados utilizando informações de sensores triaxiais se modifica conforme varia o intervalo de tempo em que é feita a observação. Os dados experimentais foram obtidos de um estudo realizado na Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho”, campus de Jaboticabal. Do total de 48 tourinhos anelorados, 12 foram monitorados com sensores contendo acelerômetro que registravam informações de movimentos longitudinais, horizontais e verticais a cada 6 segundos. Para registro dos comportamentos observados, os animais foram filmados em diferentes momentos, totalizando 24 horas, com três comportamentos observados: visitas ao cocho, visitas ao bebedouro e outras atividades. Os intervalos de tempo considerados para a observação comportamental foram a cada 1, 5, 10 e 20 minutos. Com as informações obtidas pelos sensores e suas variáveis calculadas, foi realizado o treinamento do modelo para predição do comportamento animal por meio do modelo de “Random Forest. A habilidade de predição foi avaliada comparando o comportamento predito pelo modelo com o comportamento observado para os dados teste, utilizando as métricas obtidas pela matriz de confusão: acurácia, sensibilidade, especificidade, precisão, valor preditivo positivo (VPP) e valor preditivo negativo (VPN). O modelo apresentou adequada habilidade de predição do comportamento animal com sensibilidade e especificidade de moderada a alta para todos os intervalos de tempo, para os 3 comportamentos observados, porém quando os dados preditos foram comparados com os observados a cada 1 minuto a precisão dos modelos reduziram conforme o intervalo de tempo de observação se elevou. Dessa maneira, sugere-se o treinamento do modelo utilizando o intervalo de 1 minuto para obter melhor desempenho na predição, principalmente se o objetivo for detectar comportamentos menos frequentes.