Um estudo inovador descobriu uma maneira revolucionária de classificar ovos férteis e inférteis na avicultura usando aprendizado de máquina e imagens hiperespectrais. Essa abordagem inovadora tem o potencial de melhorar significativamente as taxas de eclosão e reduzir o desperdício de ovos não férteis.
O estudo envolveu 227 ovos de galinhas poedeiras Leghorn, com rigorosos controles para garantir que a única variável fosse a presença de um embrião. Um sistema de imagens hiperespectrais de varredura em linha capturou imagens espectrais na faixa de 400-1000 nm, que posteriormente foram reduzidas para 500-950 nm para otimizar o processo.
Para processar e analisar as imagens, os pesquisadores utilizaram o MATLAB, juntamente com várias técnicas de pré-processamento e ferramentas de aprendizado de máquina. Métodos como SIMCA (Modulação Independente Suave de Análise de Classes), LDA (Análise Discriminante Linear), QDA (Análise Discriminante Quadrática) e ANN (Rede Neural Artificial) foram comparados para classificar os ovos com base na fertilidade. Essa tarefa tradicionalmente tem sido desafiadora devido à dificuldade em detectar as fases iniciais de desenvolvimento por meio de métodos convencionais, como a ovoscopia.
As implicações dessa descoberta tecnológica para a indústria avícola são imensas. Atualmente, bilhões de ovos não férteis são incubados anualmente, resultando em perdas econômicas, ineficiência energética e possíveis contaminações. O uso de imagens hiperespectrais de transmitância oferece uma solução econômica para identificar os ovos não férteis antes mesmo de entrarem no processo de incubação. Isso não apenas economiza recursos e reduz os custos para os avicultores, mas também melhora a eficiência geral e reduz o impacto ambiental.
Este estudo não apenas demonstra o potencial da análise espectral na avicultura, mas também enfatiza o papel significativo que a tecnologia desempenha na transformação do setor agrícola. À medida que a tecnologia continua a avançar, podemos esperar soluções inovadoras surgirem, trazendo melhorias substanciais em várias áreas da agricultura e práticas de cultivo.
