Sistema de classificação automática de DEP bovina (SICADEB)

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Gondo, Andrea
• Orientador(a): Matsubara, Edson Takashi, Silva, Luiz Otavio Campos da
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Animais - melhoramento genético; Banco de dados; Bovino; Animal Breeding; Data Bases; Cattle
• Link de acesso: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/2763

A pecuária de corte, uma das principais atividades econômicas do Brasil, é responsável pela posição de destaque do país entre os grandes produtores mundiais de carne bovina. Considerando a magnitude de sua participação no mercado é crucial que tecnologias que auxiliem o rebanho brasileiro estejam cada vez mais ao alcance do criador, fornecendo diagnósticos antecipados da qualidade do produto que será ofertado, levando em consideração fatores como competitividade, demanda do consumidor, e a relação com o meio ambiente. Há muitas décadas, o melhoramento genético animal vem contribuindo com tecnologias, como Diferença Esperada na Progênie (DEP), para o incremento da produção de carne, assegurando uma seleção de animais alicerçada em critérios. Este trabalho pretende unir resultados de avaliações genéticas entregues a criadores do Programa GENEPLUS e técnicas de aprendizado de máquina que resultem em melhor classificação de animais para seleção. Tal classificação trata-se de categorizar a DEP de uma característica em elite, superior, regular e inferior. Estas classes, nesta sequência, revelam a ordem dos melhores animais para os piores. Como as avaliações genéticas ocorrem semestralmente, o objetivo deste trabalho é tentar aliviar o tempo de espera deste produtor pelos novos resultados, utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Mais especificamente será realizada a indução por árvores de decisão em um banco de dados de programa de melhoramento genético animal para gerar predições confiáveis de classes para a DEP do peso `a desmama. Vários experimentos foram feitos, alternando-se entre o pacote de software WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) e implementações da biblioteca SKLEARN. Os resultados dos experimentos mostraram que o uso do classificador traz vantagem para informar as quatro classes conseguindo boas métricas. Baseado nisto, o SIstema de Classificação Automática de DEP Bovina (SICADEB) foi proposto para aplicação do classificador no software de retorno de resultados de avaliação¸ genética, os chamados sumários.