Classificação de padrões de mastigação de ruminantes utilizando aprendizagem de máquina

In this work, a system to automate the classification of chewing patterns of ruminants is developed. Pattern classification of ingestive behavior in grazing animals has extreme importance in studies related to animal nutrition, growing and health. The proposal is based on data collected by optical fiber Bragg grating sensors (FBG). The collected data are processed by machine learning techniques. The FBG sensors measure the biomechanical strain during jaw movements. In vitro tests were performed based on a cadaveric mandible of a goat and in vivo tests were performed by monitoring the food intake process of a steer. For the pattern classification a classic model of decision tree and artificial neural network were used. Experimental results show that the proposed approaches for pattern classification have been capable to differentiate the materials and events involved in the chewing process. Experimental results show that it is possible to classify different forage and events involved in the ingestive behaviour of ruminants, that contributes to improving the current methodology for monitoring the animal consumption efficiency.Este trabalho apresenta um estudo sobre a aplicação de técnicas de aprendizagem de máquina na análise do processo ingestivo de ruminantes, contemplando as etapas de preparação e classificação dos dados. O estudo desenvolvido resultou no desenvolvimento de um sistema utilizado para classificar de maneira automatizada diferentes eventos realizados por ruminantes durante a ingestão de alimentos e também alimentos consumidos pelos animais. Classificar padrões no comportamento ingestivo de ruminantes serve como base para estudos relacionados à nutrição animal bem como a identificação de dados relacionados a saúde animal. Neste trabalho, o conhecimento é obtido por meio da classificação de padrões usando redes neurais artificiais e árvores de decisão. Os dados foram coletados usando sensores a fibra ótica baseados em redes de Bragg (FBG), fixados na mandíbula do animal sob estudo. Foram realizados ensaios in vitro, com base em uma mandíbula cadavérica de um caprino, bem como ensaios in vivo para análise do processo mastigatório de um bovino da espécie Bos taurus. Diferentes tipos de materiais e plantas forrageiras foram usados para medir forças biomecânicas envolvidas no processo de mastigação do alimento. Os dados obtidos nos ensaios são pré-processados e utilizados para o treinamento dos algoritmos de aprendizagem de máquina. Resultados experimentais mostram que é possível classificar diferentes forrageiras e eventos envolvidos no processo ingestivo de ruminantes, contribuindo para melhoria da eficiência da atual metodologia de avaliação de consumo animal

Farm Animals’ Behaviors and Welfare Analysis with AI Algorithms: A Review

peer reviewedNumerous bibliographic reviews related to the use of AI for the behavioral detection of farm animals exist, but they only focus on a particular type of animal. We believe that some techniques were used for some animals that could also be used for other types of animals. The application and comparison of these techniques between animal species are rarely done. In this paper, we propose a review of machine learning approaches used for the detection of farm animals’ behaviors such as lameness, grazing, rumination, and so on. The originality of this paper is matched classification in the midst of sensors and algorithms used for each animal category. First, we highlight the most implemented approaches for different categories of animals (cows, sheep, goats, pigs, horses, and chickens) to inspire researchers interested to conduct investigation and employ the methods we have evaluated and the results we have obtained in this study. Second, we describe the current trends in terms of technological development and new paradigms that will impact the AI research. Finally, we critically analyze what is done and we draw new pathways of research to advance our understanding of animal’s behaviors

Avaliação da transmissão de temperatura da resina acrílica para os ossos cortical e medular por meio de redes de Bragg

Orientador : Prof. Dr. Nerildo L. Ulbrich.Coorientadora : Prof. Dra. Ana Paula Gebert de Oliveira Franco.Monografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências da Saúde, Curso de Especialização em Prótese Dentária.Inclui referênciasResumo : Objetivo: O objetivo do estudo foi avaliar a transmissão de temperatura da resina acrílica para os ossos cortical e medular por meio de Redes de Bragg. Também foi verificado se o sistema utilizado possui sensibilidade o suficiente para a análise, além de determinar se as alterações de temperatura podem causar necrose óssea. A partir do desenvolvimento desse estudo poderemos selecionar a resina com menor alteração de temperatura, evitando assim, qualquer tipo de alteração morfológica/dano irreversível que possa ocorrer à região óssea. Material e Métodos: Foram utilizados dois implantes Titamax CM com diâmetro de 4 mm e comprimento de 15mm. Estes foram instalados em um osso artificial da marca Sawbones que apresenta propriedades de módulo de elasticidade semelhantes aos ossos cortical e medular naturais. Sobre os implantes foram fixados os transfers de moldeira aberta, e então foi realizada a união dos mesmos com fio dental e resina acrílica utilizando-se da técnica de Nealon. As resinas selecionadas foram a Duralay e a GC Pattern LS. Duas perfurações perpendiculares aos implantes foram realizadas: a primeira na região cortical cervical, direcionada lateralmente ao corpo do implante; e a segunda na região apical medular, direcionada logo abaixo do corpo do implante. Um sensor foi inserido em cada uma das perfurações, e em seu entorno foi aplicada uma pasta térmica, que teve o objetivo de preencher a cavidade e transmitir o calor do implante diretamente para o sensor, tendo-se assim uma análise de variação de temperatura mais precisa. Os dados foram então transmitidos para um computador e analisados estatisticamente por meio de ANOVA 2 critérios e terste de múltiplas comparações de Games Howell (p<0.05). Resultados: Os resultados revelaram para Duralay cervical 0,99±0,33?C, Duralay apical 0,82±0,37?C, GC Pattern LS cervical 1,08± 0,40?C, GC Pattern LS apical 0,82±0,17ºC. Conclusão: Houve diferenças significativas entre os valores da Duralay apical e GC Pattern LS cervical, GC Pattern LS cervical e GC Pattern LS cervical. As redes de Bragg foram capazes de mensurar a transferência de temperatura do trasnferente e do implante para os ossos cortical e medular. Não há risco de necrose óssea pela utilização das resinas estudadas

In Vivo Pattern Classification of Ingestive Behavior in Ruminants Using FBG Sensors and Machine Learning

Pattern classification of ingestive behavior in grazing animals has extreme importance in studies related to animal nutrition, growth and health. In this paper, a system to classify chewing patterns of ruminants in in vivo experiments is developed. The proposal is based on data collected by optical fiber Bragg grating sensors (FBG) that are processed by machine learning techniques. The FBG sensors measure the biomechanical strain during jaw movements, and a decision tree is responsible for the classification of the associated chewing pattern. In this study, patterns associated with food intake of dietary supplement, hay and ryegrass were considered. Additionally, two other important events for ingestive behavior were monitored: rumination and idleness. Experimental results show that the proposed approach for pattern classification is capable of differentiating the five patterns involved in the chewing process with an overall accuracy of 94%

In Vivo Pattern Classification of Ingestive Behavior in Ruminants Using FBG Sensors and Machine Learning

Pattern classification of ingestive behavior in grazing animals has extreme importance in studies related to animal nutrition, growth and health. In this paper, a system to classify chewing patterns of ruminants in in vivo experiments is developed. The proposal is based on data collected by optical fiber Bragg grating sensors (FBG) that are processed by machine learning techniques. The FBG sensors measure the biomechanical strain during jaw movements, and a decision tree is responsible for the classification of the associated chewing pattern. In this study, patterns associated with food intake of dietary supplement, hay and ryegrass were considered. Additionally, two other important events for ingestive behavior were monitored: rumination and idleness. Experimental results show that the proposed approach for pattern classification is capable of differentiating the five patterns involved in the chewing process with an overall accuracy of 94%