Banca de DEFESA: JAILTON WAGNER RODRIGUES TAVARES

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JAILTON WAGNER RODRIGUES TAVARES
DATA: 07/02/2022
HORA: 09:00
LOCAL: Link da videochamada: https://meet.google.com/wdq-esai-wzc
TÍTULO:

Aplicação de inteligência computacional para predição de parâmetros físico-químicos da água e detecção de anomalias na piscicultura de Tambaqui na fase de juvenil

PALAVRAS-CHAVES:

Piscicultura, Aprendizado de máquina, Qualidade da água, IoT.

PÁGINAS: 5897
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
ESPECIALIDADE: Linguagens de Programação
RESUMO:

Nas últimas décadas ocorreu um aumento significativo do consumo global de alimentos de peixes, paralelamente com crescimento populacional. A produção de pescado se dá de duas formas: por meio do extrativismo animal e da piscicultura. Na primeira forma, ocorre a captura em mares e rios e a segunda é baseada no cultivo de peixes em um espaço confinado e controlado. Na piscicultura se devidamente projetado e monitorado, é possível controlar com eficiência o custo de produção e tempo para comercialização dos pescados, o que não ocorre na pesca extrativista, haja vista, que o peixe encontra-se em seu habitat natural. Porém, para se alcançar a eficiência na piscicultura, o desenvolvimento tecnológico desempenha um papel importante, como exemplo, o uso de tecnologia de Internet das Coisas (IoT) neste contexto, que sensores capturem dados como temperatura, umidade e qualidade da água para monitorar de forma automatizada a piscicultura. Esses dados capturados dos sensores de IoT podem ser usados para análise, através de algoritmos de aprendizado de máquina, e fazer previsões para melhorar a qualidade do produto trazendo novas soluções com diferentes abordagens, assim minimizando o risco e desperdícios, O objetivo desse trabalho consiste em investigar algoritmos de aprendizado de máquina, e aplica-los em dados relacionados a parâmetros físico-químicos relevantes a piscicultura, obtidos por sensores de IoT, e como resultado desenvolver um modelo de aprendizado de máquina capaz de generalizar o problema de predição da qualidade da água e detecção de anomalias para piscicultura de tambaqui, em sistema de recirculação de água (SRA) fechado.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1913763 - ROMMEL THIAGO JUCÁ RAMOS
Interno - 2378314 - JEFFERSON MAGALHAES DE MORAIS
Externo à Instituição - MARCUS DE BARROS BRAGA