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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM CIÊNCIA ANIMAL

APLICAÇÕES EM PESQUISA E NA INDÚSTRIA

Autore: ANA PAULA AYUB DA COSTA BARBON, SYLVIO BARBON JUNIOR

Lingua: Português

Casa Editrice: Essere nel Mondo

Anno di Pubblicazione: 2026

ISBN: 978-65-5790-123-6

Formato: Solo formato elettronico

R$ 39,00

Informazioni

Riassunto | Sommario | Autori

O livro Inteligência Artificial em Ciência Animal: Aplicações em Pesquisa e na Indústria apresenta uma visão abrangente e aplicada sobre o uso da Inteligência Artificial (IA) na produção animal, na saúde e no bemestar, bem como na cadeia de alimentos de origem animal. A obra inicia contextualizando a IA e seus avanços, abordando desde conceitos básicos até técnicas modernas como aprendizado profundo, visão computacional, algoritmos genéticos e processamento de linguagem natural.
A seguir, discute os fundamentos da ciência animal: comportamento, saúde, genética, nutrição, produção e qualidade dos alimentos, estabelecendo o cenário no qual as ferramentas de IA podem ser integradas para otimizar processos, compreender padrões e apoiar a tomada de decisão.
O livro aprofunda-se em temas centrais como qualidade e préprocessamento de dados, aprendizado supervisionado e não supervisionado, métricas de avaliação, otimização e modelagem de funções objetivo. Exemplos práticos incluem detecção de mastite, classificação da qualidade da carne, análise de comportamento e identificação de anomalias em produtos como leite, carnes, ovos e mel.
Um extenso capítulo é dedicado aos sensores artificiais e à Internet das Coisas (IoT), destacando seu papel no monitoramento fisiológico, ambiental e produtivo. Também apresenta aplicações avançadas de visão computacional em inspeção, diagnóstico veterinário, análise espectral e monitoramento comportamental.
A obra explora ainda o potencial do Processamento de Linguagem Natural para análise de registros clínicos, automação de relatórios, vigilância epidemiológica, síntese de conhecimento científico e apoio à extensão rural.
Na reta final, discute temas éticos e regulatórios, incluindo viés algorítmico, transparência, explicabilidade, responsabilidade no uso de IA e o impacto de regulamentações emergentes.
Conclui projetando o futuro da IA na ciência animal, com ênfase em sensores avançados gêmeos digitais e sistemas automatizados mais éticos, sustentáveis e centrados no bem-estar animal.

CAPÍTULO 1: VISÃO GERAL DO LIVRO
CAPÍTULO 2: FUNDAMENTOS DA CIÊNCIA ANIMAL
CAPÍTULO 3: INTRODUÇÃO À INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Conceitos básicos
Aprendizado de Máquina
Otimização
CAPÍTULO 4: QUALIDADE DE DADOS
Alta Qualidade
Problemas Comuns em Bases de Dados
Quantidade Ideal de Amostras
Pré-processamento de Dados
Dados Tabulares
Imagens
Dados Espectrais
Séries Temporais
CAPÍTULO 5: APRENDIZADO DE MÁQUINA SUPERVISIONADO
Treinando um modelo
Validação de Modelos e Conjuntos de Dados
Tipo de problemas supervisionados
Classificação e Regressão
Algoritmos por Tipo de Problema
Métricas de Avaliação por Tipo de Problema
Principais Algoritmos
Árvores de Decisão
Random Forest (RF)
Naive Bayes
k-Nearest Neighbors
Support Vector Machines
Redes Neurais Artificiais
Escolhendo o Algoritmo

CAPÍTULO 6: APRENDIZADO DE MÁQUINA NÃO SUPERVISIONADO
Técnicas de Agrupamento
k-Means
Agrupamento Hierárquico
DBSCAN
Avaliando os resultados
Redução de Dimensionalidade
Análise de Componentes Principais
Detecção de Anomalias
CAPÍTULO 7: OTIMIZAÇÃO
Métodos Clássicos de Otimização
Programação Linear
Métodos de Gradiente Descendente
Programação Quadrática
Otimização Baseada em Restrições
Otimização Heurística
Algoritmos Genéticos
Melhoramento genético animal
Outros algoritmos
Como modelar uma função objetivo
Definição e Estrutura da Função Objetivo
Componentes de uma Função Objetivo
CAPÍTULO 8: SENSORES ARTIFICIAIS EM CIÊNCIA ANIMAL
Classificação dos Sensores por Tecnologia
Eletrônica
Óptica
Acústica
Mecânica
Química
Aplicações de Sensores na Ciência Animal
Monitoramento de Parâmetros Fisiológicos
Monitoramento do Ambiente Pecuário
Outras Aplicações Específicas
Limitações e Desafios no Uso de Sensores a Campo
Internet das Coisas
CAPÍTULO 9: VISÃO COMPUTACIONAL E SUAS APLICAÇÕES
Processamento de Imagens
Aquisição de Imagens
Segmentação
Extração de Características
Análise de Padrões
Aplicações de Deep Learning na Ciência Animal
Redes Neurais Convolucionais e Transfer Learning
Desafios da Visão Computacional
CAPÍTULO 10: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL
Aplicações do PLN na Ciência Animal
Análise de Registros Clínicos
Identificação Avançada de Espécies, Raças e Sintomas
Expansão na Análise de Avaliações de Produtos e Serviços
PLN em Extensão Rural, Educação e Comunicação Técnica
Extração e Análise de Conhecimento Científico
Potencial Futuro
CAPÍTULO 11: DESAFIOS ÉTICOS E REGULATÓRIOS NO USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Considerações Gerais sobre a Pesquisa Animal
Questões éticas da IA no bem-estar animal
Equidade, Justiça e Representatividade dos Dados
Exploração da responsabilidade em IA
Coleta de Dados e Consentimento
Desenvolvimento de Modelos de IA
Regulamentações sobre IA na Ciência Animal
CAPÍTULO 12: PERSPECTIVAS FUTURAS E CONCLUSÃO
Futuro dos Sensores
Alimentos In Silico
Explicabilidade e Interpretação dos Modelos de IA
Conclusão
APÊNDICE A - Lista de Aplicações de IA em Ciência Animal
Referências
APÊNDICE B - Exemplo de Análise de Componentes Principais
Análise com PCA
Interpretação do Gráfico PCA

DRA. ANA PAULA AYUB DA COSTA BARBON é médica veterinária com sólida atuação nas áreas de qualidade e inspeção de alimentos de origem animal. Doutora em Ciência Animal, desenvolveu pesquisas avançadas envolvendo Inteligência Computacional aplicada à qualidade da carne, com ênfase em visão computacional, espectroscopia e técnicas de machine learning. Possui experiência prática em indústrias avícolas e produtos cárneos atuando em Garantia da Qualidade e Bem-estar Animal. É pesquisadora colaboradora na UNICAMP e professora no programa de pós-graduação do Grupo Convet, contribuindo ativamente para a educação, extensão e inovação tecnológica no setor agroalimentar. Entre suas principais contribuições, destacam-se a autoria de dezenas de publicações científicas de impacto sobre avaliação não destrutiva da qualidade da carne, uso de NIR e modelos de aprendizagem de máquina aplicados a alimentos. Participou de projetos estratégicos envolvendo controle de fraudes e bem-estar animal. Possui ainda experiência internacional na Itália, trabalhando com tecnologias de ponta e promovendo a integração entre academia e indústria.

PROF. DR. SYLVIO BARBON JUNIOR é professor associado na Universidade de Trieste (Itália), com colaboração ativa no Brasil junto à diversas universidades. Sua atuação é marcada pela forte interdisciplinaridade entre Ciência da Computação, Ciência Animal e Engenharia de Alimentos, acumulando mais de 150 artigos científicos e mais de 4000 citações no Google Scholar. Coordena projetos de destaque envolvendo Inteligência Artificial, Visão Computacional, Processamento de Imagens Hiperespectrais e Machine Learning aplicados à avaliação da qualidade de alimentos e à automação de processos industriais. Possui ampla experiência em cooperação internacional e na condução de parcerias estratégicas com empresas do setor alimentício e tecnológico. Entre suas principais contribuições ao setor, destacam-se o desenvolvimento de sistemas automatizados para classificação de frutas, carne suína e de frango, impactando diretamente a rastreabilidade, segurança e eficiência produtiva na indústria. Sua atuação abrange ainda o desenvolvimento de tecnologias inovadoras para agroindústrias, startups de foodtech e programas de P&D corporativo, consolidando-o como referência internacional em tecnologias avançadas para qualidade e segurança de alimentos.

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