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Evaluation and modeling of responses of laying hens subjected to different illuminance levels
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Universidade Federal de Lavras
Faculdade, Instituto ou Escola
Departamento
Escola de Engenharia – EENG
Programa de Pós-Graduação
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola
Agência de fomento
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
Objetivou-se com o presente estudo, investigar o impacto de diferentes níveis de iluminância e do tempo de exposição a essas iluminâncias em galinhas poedeiras durante o pico de postura. O experimento foi conduzido em túneis de vento climatizados, que permitiram o controle das variáveis ambientais como, temperatura, umidade relativa e velocidade do ar, além da intensidade luminosa. Assim, os tratamentos consistiram em fornecer iluminâncias de 5, 20, 50 e 100 lux, utilizando lâmpadas de diodo emissor de luz (LED) na cor branca fria. As variáveis térmicas foram ajustadas para permanecerem dentro dos intervalos de conforto recomendados para poedeiras de 25 a 36 semanas de idade. Além do mais, a ração fornecida foi balanceada conforme as exigências nutricionais da linhagem para essa fase de desenvolvimento. Um total de 72 poedeiras Hy-Line W-80 foram utilizadas, sendo divididas em três lotes experimentais (24 aves por lote). Cada lote teve duração de 28 dias, incluindo um período inicial de aclimatação de 7 dias. Assim, durante a fase experimental, foram coletados dados referentes a respostas fisiológicas (temperatura cloacal, temperatura superficial e frequência respiratória), respostas produtivas (consumo de ração, consumo de água, conversão alimentar, massa corporal, massa de ovos, porcentagem de postura e porcentagem de ovos viáveis) e indicadores de qualidade dos ovos (massa especifica dos ovos, densidade da casca, espessura da casca, porcentagens de gema, albúmen e casca, unidade Haugh e índice de gema). As análises e resultados foram apresentados em duas partes: Artigo 1 (análise estatística das variáveis respostas) e Artigo 2 (comparação entre modelagens como ferramentas preditivas para auxiliar a tomada de decisão). Em relação às respostas avaliadas no Artigo 1, os resultados indicaram que os níveis de iluminância testados não impactaram significativamente os parâmetros avaliados, quando analisados isoladamente. Contudo, o tempo de exposição à iluminação influenciou variáveis como temperaturas cloacal e superficial, consumo alimentar, massa corporal e porcentagem de albúmen. Com base nesses resultados, recomendou-se 28 dias como período mínimo de aclimatação para as poedeiras Hy-Line W-80 em fase de postura. Ademais, como não houve diferença significativa entre os tratamentos, verificou-se que ambientes com 5 lux são suficientes para garantir o acesso adequado das aves a alimentos e água, sem comprometer o bem-estar ou a produção. Desse modo, os resultados sugerem que ambientes com menor iluminância podem reduzir os custos de produção, pois demandam menor potência energética em comparação a sistemas com 100 lux. Por sua vez, no Artigo 2 foram aplicadas modelagens estatística e fuzzy para prever com precisão o consumo alimentar e a temperatura superficial das poedeiras submetidas aos diferentes desafios luminosos. Os modelos desenvolvidos mostraram elevada acurácia, porém, com vantagem para os modelos baseados em sistemas de inferência fuzzy (FISs). Os resultados ressaltam a aplicabilidade de técnicas de inteligência artificial para simular cenários complexos, otimizando o manejo e possibilitando reduzir custos de produção. Assim, a modelagem FIS, baseada em conhecimento de especialistas, demonstrou ser uma ferramenta eficiente para a tomada de decisões na avicultura moderna, contribuindo para um equilíbrio entre bem-estar animal, produtividade e sustentabilidade. Em síntese, conclui-se que a iluminação LED oferece benefícios em termos de eficiência energética e manejo ambiental, uma vez que permite economia de energia e redução de resíduos eletrônicos em comparação às fontes de luz tradicionais. Além do mais, esses benefícios ocorrem sem comprometer o bem-estar e o desempenho produtivo das aves. Portanto, este estudo contribui para a literatura ao esclarecer a relação entre iluminação artificial e o manejo de aves poedeiras, propondo ajustes na intensidade luminosa como estratégia viável para atender às demandas produtivas e ambientais da avicultura moderna.
Abstract
The results of this thesis demonstrate impacts in several aspects. Technologically, two software applications were developed and registered with the Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI – Brazilian National Institute of Industrial Property). These tools incorporate artificial intelligence to predict laying hens' physiological and productive responses, enabling more precise decision-making in environmental and productive management. These systems directly benefit producers and technicians by promoting cost reduction and resource efficiency. Economically, the validation of LED lighting indicates potential energy savings and operational cost reductions. These benefits contribute directly to the financial sustainability of both small and large-scale producers. Socially, the study reinforces ethical management practices and animal well-being. These practices align with market demands and animal welfare organizations while enhancing higher productivity without compromising animal comfort. This impact also extends to final consumers by increasing the availability of affordable and high-quality animal protein. Thus, the impacts span national and international territories, offering concrete contributions to environmental and productive sustainability, as well as influencing industrial practices and public policies focused on sustainable development and animal well- being. Therefore, this study presents significant social, technological, and environmental impacts, with strong potential to contribute to sustainable development in alignment with the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs), particularly SDGs 2, 3, 9, 10, and 12.
Descrição
Área de concentração
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
Palavras-chave
Poultry farming, Light intensity, Hen performance, Artificial intelligence, Fuzzy inference system, Smart production, Zootechnical responses predicting, Avicultura, Intensidade luminosa, Desempenho de galinhas, Inteligência artificial, Sistema de inferência fuzzy, Produção inteligente, Previsão de respostas zootécnicas
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Citação
BAHUTI, Marcelo. Evaluation and modeling of responses of laying hens subjected to different illuminance levels. 2025. 114 p. Tese (Doutorado em Engenharia Agrícola) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2024.
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