Redes bluetooth associadas a redes neurais artificiais para monitoramento de suínos

Resumen

O artigo tem como objetivo apresentar uma metodologia para determinar o posicionamento de suínos em uma baia ou granja, utilizando o valor do receiver signal strenght indicator (RSSI) medido entre um dispositivo móvel carregado por um suíno e três dispositivos fixos. Os dados de RSSI foram processados por uma rede neural artificial do tipo perceptron multicamadas (PMC), responsável por interpretar os sinais RSSI e correlacioná-los com as coordenadas cartesianas X e Y de localização do suino. Foi realizado um experimento para coleta dos dados na Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos (FZEA/USP), em uma área de 16 m2 que foi dividida em 289 pontos, sendo 286 pontos utilizados para coleta de dados de treinamento e teste da rede PMC. Após o treinamento da rede neural, foram escolhidos 8 pontos aleatoriamente, dentro da área experimental para os quais a rede neural treinada foi capaz de estimar as coordenadas de geolocalização. Após treinamentos e operações realizadas com diversas arquiteturas, concluiu-se que a arquitetura dotada de 10 neurônios na camada intermediária, consistiu-se na melhor alternativa, cujos resultados de monitoramento do suíno foram obtidas com valores aceitáveis de exatidão.