Desenvolvimento de um dispositivo eletrônico para o monitoramento automático e individualizado das emissões de metano entérico em vacas leiteiras

Resumo

Antecedentes: O monitoramento das emissões de metano entérico (CH₄) é crucial para identificar animais com menores emissões em programas de seleção e para medir a eficácia das estratégias de redução de emissões. Os métodos atuais costumam ser caros e complexos, limitando sua aplicação em larga escala. Objetivo: Este estudo teve como objetivo desenvolver e testar um sistema automatizado e de baixo custo para o monitoramento individualizado das emissões de CH₄ em vacas leiteiras. Métodos: O sistema é composto por um dispositivo de medição da concentração de CH₄ baseado no sensor de gás MQ-4, complementado por um sistema de fluxo de ar de 2 L/min, e um módulo de identificação de animais utilizando inteligência artificial. Os dados de CH₄ foram transmitidos sem fio por meio de um módulo ESP8266 para um laptop para armazenamento. As concentrações de CH₄ foram registradas três vezes por segundo, e carimbos de tempo precisos foram usados para documentar a entrada e saída das vacas no local de ordenha. Para o módulo de identificação de animais, foram extraídos quadros de vídeo de 26 vacas durante a ordenha e organizados em pastas individuais para cada vaca. Quatro versões (s, n, m e l) dos modelos Yolov8 e Yolov10 foram ajustadas e avaliadas utilizando um conjunto de dados dividido em conjuntos de treinamento, validação e teste. As métricas de desempenho incluíram Precisão, Recall, F1-Score e Precisão. O sistema de medição da concentração de CH₄ foi testado com 10 vacas Holstein durante suas sessões de ordenha. Resultados: Os protótipos mediram e registraram com sucesso as emissões de CH₄ de vacas individuais. O registro contínuo permitiu a criação de gráficos de séries temporais detalhados, mostrando flutuações nas emissões. Algumas vacas apresentaram o maior nível médio de emissão de CH₄, demonstrando a capacidade do dispositivo de identificar indivíduos com altas emissões. As concentrações de CH₄ na área de alimentação foram estáveis entre as vacas, garantindo medições precisas das emissões. A análise comparativa do módulo de identificação destacou o modelo Yolov8s como a escolha ideal devido ao seu equilíbrio entre baixa latência (16,4 ms) e alto desempenho, alcançando pontuações perfeitas em precisão, recall, F1-Score e precisão. Conclusões: O sistema desenvolvido monitora de forma eficaz as emissões de CH₄ em vacas leiteiras, oferecendo uma alternativa prática e econômica aos métodos tradicionais. O uso de sensores de baixo custo e inteligência artificial avançada aumenta seu potencial para programas de melhoramento genético e práticas de manejo sustentável do gado.