Cadeia do leite - Projeto de Inteligência Artificial
Inteligência Artificial na cadeia do leite - Projeto GALAXIS
Publicado:8 de junho de 2009
Por:Dr. Eng. Milton Pires Ramos, DIA – Divisão de Inteligência Artificial. TECPAR - Instituto de Tecnologia do Paraná (Brasil)
Inteligência Artificial ?? na cadeia do leite ?!?
Como tudo começou:
Dezembro/2007 – contato inicial com a Dra. Roberta Züge;
Fevereiro/2008 – primeira apresentação da idéia na APCBRH;
Abril/2008 – apresentação MAPA;
ao longo de 2008 – discussão e elaboração de proposta de projeto e busca de financiamento. (6 solicitações !!)
Dezembro/2008 – concessão de financiamento CNPq (processo n. 574295/2008-9 – prazo 30 meses).
Descrição do problema:
O Brasil possui uma produção de leite muito alta em termos de volume, mas, em média, com baixa produtividade por animal e qualidade do produto.
Causas:
utilização de animais não especializados para atividade;
falta de conhecimentos de produtores e colaboradores de como exercer o manejo nutricional, sanitário e/ou reprodutivo, e bem estar animal;
inexistência de avaliação técnica sistemática dos dados de ensaio e manejo, apesar de coletados regularmente;
carência de especialistas realmente aptos a realizar a análise dos dados de acompanhamento e tomar as decisões necessárias para o efetivo controle e manejo do gado leiteiro.
Análise do problema: Por se tratar de um problema que envolve conhecimentos e práticas muito específicos, existem poucos especialistas disponíveis em relação ao tamanho do rebanho, conseqüentemente muitos produtores têm informações sobre seu rebanho e produção, mas não têm a capacidade de análise crítica destes dados, e nem a capacidade de concluir a conduta a ser tomada para corrigir desvios.
Solução proposta: Construir um Sistema Inteligente (Sistema Especialista) para apoiar o produtor de leite na análise de dados sobre seu rebanho e produção, no diagnóstico de problemas, e na sugestão de medidas corretivas.
Inteligência Artificial - parte das Ciências da Computação que busca simular ou emular o comportamento humano inteligente em termos de processos computacionais. [Schalkoff, 1990]
Engenharia do Conhecimento e Sistemas Especialistas: Sistemas Especialistas (SE) são sistemas baseados em conhecimento, desenvolvidos a partir do conhecimento de um especialista humano, com o objetivo de apresentar a mesma performance desse especialista na solução de problemas em um domínio específico. Sua atuação está baseada principalmente na utilização de uma base de conhecimento (informação + heurística) construída a partir do conhecimento do especialista humano.
As grandes vantagens do desenvolvimento e uso de Sistemas Especialistas são a preservação e a distribuição de conhecimento estratégico caro e difícil de formar.
A experiência do TECPAR em IA e Sistemas Especialistas:
Para Petrobras: Sistemas Especialistas de Monitoramento e Controle da Corrosão em Plantas Industriais (1990 / atual). 9 sistemas desenvolvidos (UN-REPAR, UN-RLAM e UN-BC)
Para MAHLE do Brasil: Sistema Especialista em Forma Livre de Anéis de Compressão (2005 / 2007).
Para COPEL Telecom: Sistema inteligente de gestão de alarmes e diagnóstico de falhas (em desenvolvimento).
Projeto GALAXIS
Sistema Inteligente para apoio à cadeia produtiva do leite
Objetivo geral: Desenvolver um sistema inteligente, a partir de técnicas de Engenharia do Conhecimento (Inteligência Artificial), para análise de dados e orientação aos produtores envolvidos na cadeia do leite.
Modelo inicial
Avaliação inicial por animal:
CCS - Contagem de Celulas Somáticas (< 500.000 células/ml);
Dias em aberto (< 145);
Relação gordura/proteína (>1).
Análises por animal, porém levando-se em conta:
a prevalência no rebanho (comparação com os outros animais);
o período do ano (sazonalidade);
a região geográfica.
Modelo inicial
Para cada variável, levantamento de causas da perda de controle e das ações corretivas necessárias.
Possíveis saídas:
revisão de técnicas de manejo;
nutrição e balanceamento;
genética.
Propriedade e distribuição
A propriedade industrial do sistema desenvolvido final será do TECPAR e da APCBRH, porém o mesmo ficará disponível gratuitamente para os outros membros da RBQL – Rede Brasileira de Qualidade do Leite - sendo necessário apenas a readequação da Base de Conhecimento à particularidades locais (raças, clima, alimentação, sazonalidade, etc.).
Resultados esperados:
Melhoria da qualidade e produtividade na produção leiteira (integrado a outras iniciativas);
Difusão das boas práticas agropecuárias;
Maior monitoramento de rebanhos;
Incremento do controle sanitário;
Diminuição de impacto ambiental;
Incremento na qualidade de vida do pequeno produtor, pelo aumento de renda.