MODELOS FUZZY E NEURO-FUZZY PARA PREDIÇÃO DE VARIÁVEIS FISIOLÓGICAS EM OVINOS COM BASE EM DADOS MICROMETEOROLÓGICOS (Nativa, 2025)
O uso de modelos computacionais e termografia viabiliza sistemas automáticos para monitorar o conforto térmico em animais de produção. Este estudo desenvolveu modelos fuzzy e neuro-fuzzy para predizer variáveis fisiológicas em ovinos com base em variáveis micrometeorológicas. Os dados micrometeorológicos foram obtidos por um termômetro de globo negro, enquanto os dados fisiológicos incluíram temperatura retal e temperaturas superficiais ocular, do flanco e da costela. Foram coletados 396 pontos de dados, de 18 ovinos, em dois períodos diários. Os modelos foram criados no MATLAB, utilizando temperatura e umidade do ar como variáveis de entrada e os dados fisiológicos como saídas. A avaliação do desempenho considerou estatísticas como erro médio absoluto (MAE), erro percentual absoluto médio (MAPE), erro quadrático médio (MSE), raiz do erro quadrático médio (RMSE) e índice de eficiência (NSE). O modelo neuro-fuzzy teve melhor desempenho comparado ao fuzzy, mas ambos apresentaram bons resultados. Esses modelos eliminam coletas invasivas, economizam tempo e recursos humanos e possibilitam a automação com maior precisão na análise de estresse térmico e bem-estar animal. A abordagem demonstrou-se eficiente para estimar variáveis fisiológicas, contribuindo para avanços no monitoramento do conforto térmico em ovinos.Palavras-chave: bem-estar animal; conforto térmico; pecuária de precisão; termografia de infravermelho. Fuzzy and neuro-fuzzy models for predicting physiological variables in sheep based on micrometeorological data ABSTRACT: The use of computational models and thermography enables automated systems to monitor thermal comfort in livestock. This study developed fuzzy and neuro-fuzzy models to predict physiological variables in sheep based on micrometeorological variables. Micrometeorological data were collected using a black globe thermometer, while physiological data included rectal temperature and surface temperatures of the eyes, flanks, and ribs. A total of 396 data points were collected from 18 sheep during two daily periods. The models were created in MATLAB, using air temperature and humidity as inputs and physiological data as outputs. Performance evaluation considered statistics such as mean absolute error (MAE), mean absolute percentage error (MAPE), mean squared error (MSE), root mean squared error (RMSE), and Nash-Sutcliffe efficiency index (NSE). The neuro-fuzzy model outperformed the fuzzy model, although both delivered satisfactory results. These models eliminate the need for invasive data collection, save time and human resources, and enable automation with greater precision in thermal stress analysis and animal welfare assessment. The approach proved efficient in estimating physiological variables, contributing to advancements in monitoring thermal comfort in sheep.Keywords: animal welfare; infrared thermography; precision livestock farming; thermal comfort.