Tiago Zanett Albertini

Pós-doutorado

Formação complementar

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Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Participação em bancas

Produções bibliográficas

• BIASE, ADRIELE GIARETTA ; ALBERTINI, TIAGO ZANETT ; DE MELLO, RODRIGO FERNANDES . On supervised learning to model and predict cattle weight in precision livestock breeding. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE , v. 195, p. 106706, 2022.

• DE ANDRADE, THIAGO SÉRGIO ; ALBERTINI, TIAGO ZANETT ; BARIONI, LUÍS GUSTAVO ; DE MEDEIROS, SÉRGIO RAPOSO ; MILLEN, DANILO DOMINGUES ; DOS SANTOS, ANTÔNIO CARLOS RAMOS ; GOULART, RODRIGO SILVA ; LANNA, DANTE PAZZANESE DUARTE . Perception of consultants, feedlot owners, and packers regarding the optimal economic slaughter endpoint in feedlots: a national survey in Brazil (Part I). CANADIAN JOURNAL OF ANIMAL SCIENCE , v. 100, p. 745-758, 2020.

• DE ANDRADE, THIAGO SÉRGIO ; ALBERTINI, TIAGO ZANETT ; BARIONI, LUÍS GUSTAVO ; DE MEDEIROS, SÉRGIO RAPOSO ; MILLEN, DANILO DOMINGUES ; DOS SANTOS, ANTÔNIO CARLOS RAMOS ; GOULART, RODRIGO SILVA ; LANNA, DANTE PAZZANESE DUARTE . Perception of consultants, feedlot owners, and packers regarding management and marketing decisions on feedlots: a national survey in Brazil (Part II). CANADIAN JOURNAL OF ANIMAL SCIENCE , v. 100, p. 759-770, 2020.

• BATTAGLIA, CHRISTIAN ; VILELLA, GUSTAVO FARIA ; SILVA BERNARDO, ANA PAULA ; GOMES, CAROLINA LUGNANI ; BIASE, ADRIELE GIARETTA ; ALBERTINI, TIAGO ZANETT ; PFLANZER, SERGIO BERTELLI . Comparison of methods for measuring shear force and sarcomere length and their relationship with sensorial tenderness of longissimus muscle in beef. JOURNAL OF TEXTURE STUDIES , v. 7, p. jtxs.12473, 2019.

• BIASE, ADRIELE GIARETTA ; DIAS, CARLOS TADEU DOS SANTOS ; BARIONI, LUÍS GUSTAVO ; ALBERTINI, TIAGO ZANETT ; MARTORANO, LUCIETA GUERREIRO ; OLTJEN, JAMES W. ; LANNA, DANTE PAZZANESE DUARTE ; OLIVEIRA, PATRÍCIA PERONDI ANCHÃO ; MEDEIROS, Sérgio Raposo de ; TORRES JÚNIOR, ROBERTO AUGUSTO DE ALMEIDA . Parametrization of the Davis Growth Model using data of crossbred Zebu cattle. SCIENTIA AGRICOLA , v. 74, p. 8-17, 2017.

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• REZENDE, Luiz H. G. S. ; ALBERTINI, T. Z. ; GONÇALVES, Wagner F. ; RIBEIRO, Caroline B. ; SOUZA, Andréa R. D. L. ; SANTOS, Marcelo V. ; ZAMPERLINI, Rodrigo E. ; ÍTAVO, Luís C. V. ; MORAIS, Maria G. . Efeito de diferentes fontes nitrogenadas não protéicas sobre a degradabilidade ruminal da matéria seca e proteína bruta de alguns subprodutos industriais.. In: 41 Reunião Anual da Sociedade Brasileira de Zootecnia, 2004, Campo Grande, 2004.

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• ALBERTINI, T. Z. . Feed efficiency of beef cows and its progeny during the preweaning interval. 2007. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• ALBERTINI, T. Z. . Partição da ingestão energética e eficiência alimentar de bezerros de corte na pré-desmama. 2007. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• ALBERTINI, T. Z. . Eficiência alimentar de vacas de corte e sua progênie. 2006. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• ALBERTINI, T. Z. . Indicadores internos na determinação da produção da matéria seca fecal em bovinos: matéria seca, fibra em detergente neutro e fibra em detergente ácido indigestíveis. 2005. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• ALBERTINI, T. Z. . Qualidade de silagens de gramíneas tropicais submetidas a diferentes aditivos. 2003. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• MEDEIROS, S. R. ; MARINO, C. T. ; ALBERTINI, T. Z. . Nutrição no sistema de cria: produzindo um bezerro ideal. Bebedouro: Scot Consultoria, 2013 (Material para Produtores Rurais - Scot Consultoria).

• ALBERTINI, T. Z. ; LANNA, D.P.D.L. ; LUIS, ; MICHELE, ; MEDEIROS, Sérgio Raposo de ; TORRES, Roberto Augusto de Almeida . Valor do mercado x custo de produção: margem da bovinocultura de corte 2008 (Palestra: Laboratório de Nutrição e Crescimento Animal - Esalq USP).

• MEDEIROS, Sérgio Raposo de ; ALBERTINI, T. Z. . Como preparar uma boa desmama? 2008 (Material para Produtores Rurais - Scot Consultoria).

• CAETANO, M. ; ALBERTINI, T. Z. ; CALEGARE, L. N. ; ALMEIDA, R. ; MEDEIROS, Sérgio Raposo de ; LANNA, D.P.D.L. . Otimização dos recursos na produção de bovinos de corte em sistemas integrados pasto/cocho. Avanços nos sistemas intensivos e semi-intensivos de engorda de bovinos. Porto Alegre 2008 (Revisão de Literatura e Apresentação para Produtores Rurais).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2013 - 2018

  Desenvolvimento de um sistema de reciclagem de gases e nutrientes aplicado a bovinocultura de corte sustentável, Descrição: O Brasil possui o maior rebanho bovino comercial do mundo, representando o maior setor da agropecuária em valor bruto da produção. Melhorar a eficiência produtiva deste setor traz enormes benefícios econômicos e ambientais. Esta melhoria pode ocorrer pela identificação de animais mais eficientes na conversão de alimento levando a uma redução de esterco/kg de carcaça produzida principalmente em confinamentos. O número de animais confinados aumentou quatro vezes nas últimas duas décadas no Brasil e a grande concentração de animais pode resultar no acúmulo de dejetos (fezes e urina), gases (metano - CH4, dióxido de carbono - CO2 e óxido nitroso - N2O) e a eutrofização de corpos de água. Práticas sustentáveis de manejo, tratamento e reciclagem dos nutrientes nos dejetos são pouco utilizadas pelos confinadores. O motivo que levam à baixa adoção destas técnicas é a falta de informação do manejo dos dejetos. Neste sentido, este projeto visa acoplar um biodigestor ao Centro de Estudos de Nutrigenômica (CEN) que está sendo estruturado com o apoio da FAPESP (processo: 12/03296-5), CNPq (processos: 483507/2012-1 e 486065/2012-0) e ESALQ/USP (processo: 03.1.732.11.1). O fluxo de nutrientes (N, P e K) e gases (CH4, CO2, N2O) será avaliado desde sua produção, passando pelo tratamento até a sua aplicação. No processo de biodigestão serão formados dois produtos: biogás e biofertilizante. O biogás será quantificado, analisado e queimado. O biofertilizante será aplicado nas áreas de produção de milho (grão e silagem) consorciado com Brachiara spp. O milho será utilizado na dieta consumida pelos animais do próprio CEN permitindo a reciclagem dos nutrientes e gases do sistema gerando informação técnica para estimular a adoção de práticas sustentáveis por acadêmicos e produtores.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Integrante / Dante Pazzanese Duarte Lanna - Coordenador / Ciniro Costa - Integrante / Marcelo Aranda da Silva Coutinho - Integrante / CERRI, C. C. - Integrante / Michele Lopes do Nascimento - Integrante / Paulo Roberto Leme - Integrante / Eduardo Francisiquine Delgado - Integrante / Luis Fernando Sanglade Marchiori - Integrante / Maria Antônia Ladalardo Etchegaray - Integrante / Daniel Messias Ribeiro - Integrante / Danilo Cantini Lanzi - Integrante., Financiador(es): Universidade de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2013 - 2017

  Estimativa da produção de calor para melhoria da otimização do ponto ótimo de abate de bovinos de corte, Descrição: Melhorar a eficiência produtiva e a qualidade da carne produzida no Brasil pode trazer enormes benefícios econômicos e ambientais para o país. A melhoria deste binômio pode ocorrer pelo uso de modelos matemáticos capazes de simular o crescimento de indivíduos, a aceitabilidade da carne produzida e predizer o ponto ótimo de abate. Para que essa tecnologia seja completamente dominada é preciso o desenvolvimento de modelos mecanicistas de crescimento parametrizado a partir de dados obtidos em intervalos curtos de tempo alinhados com informações acercada qualidade da carne, como maciez e características sensoriais, cuja influência sob a aceitação pelo mercado consumidor pode afetar o preço do produto final. A produção de calor dos animais é ponto chave na determinação da eficiência de utilização dos alimentos e, portando, no crescimento dos animais exercendo considerável impacto na eficiência econômica e ambiental do sistema de produção. Experimentos que avaliem essa informação ao longo do tempo são bastante escassos na literatura, especialmente em condições brasileiras para animais zebuínos. A proposta em questão está inserida em um projeto cujo objetivo principal é o desenvolvimento de um modelo dinâmico para a predição do ponto ótimo de abate de bovinos de corte levando em consideração índices produtivos, de carcaça e qualidade de carne (processo: FAPESP 2012/03296-5). Os objetivos específicos para a presente proposta consistem em melhorar a acurária da predição do ponto ótimo de abate ao incluir informações de produção de calor de forma dinâmica assim como comparar a produção de calor obtida pela frequência cardíaca calibrada para consumo de oxigênio e àquela obtida pela diferença entre consumo de energia metabolizável e a energia retida visto que a composição do animal também será medida ao longo do tempo. O experimento será realizado em duas etapas sendo utilizados, em cada uma delas, 100 garrotes Nelore castrados, recriados a pasto durante os 90 dias que antecedem o confinamento. Ao atingirem 350 kg de peso vivo os animais serão confinados com dieta de alta energia em baias com sistema automatizado para a mensuração individual do consumo (GrowSafe). Para avaliar as características de interesse ao longo do tempo os animais serão abatidos em lotes sequenciais de 5 animais em função da faixa de peso até atingirem 600 kg. O peso dos animais será monitorado diariamente por sistema automático instalado à frente do bebedouro, de tal forma que o animal ao beber água, passará obrigatoriamente pela plataforma de pesagem. A produção de calor dos animais será estimada pelo método da frequência cardíaca (FC) calibrada para consumo de oxigênio (Brosh et al.,1998). Sendo a FC monitorada por no mínimo cinco dias e o pulso de O2 (mL/batimento) obtido pela mensuração simultânea da FC e do volume consumido de O2 por um período de 10 a 15 minutos realizado 7 dias antes do momento de abate do animal. A produção de calor será ajustada então no sentido de se aproximar à exigência de mantença (EMm) dos animais. O modelo resultante passará ser sensível às diferenças individuais da EMm que será acoplado no compartimento do modelo biológico (que será desenvolvido na fase de modelagem). Este acoplamento, irá ajustar dinamicamente a ingestão de alimentos e o desempenho futuro dos animais de forma mais acurada e precisa, e no sistema resultante, as predições do ponto ótimo de abate serão mais adequadas para identificar os animais mais lucrativos no sistema de produção.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Integrante / Dante Pazzanese Duarte Lanna - Integrante / Fernando Paim Costa - Integrante / S. R. Medeiros - Integrante / Michele Lopes do Nascimento - Coordenador / Roberto Augusto de Almeida Torres Júnior - Integrante / Pedro Paulo Pires - Integrante / Paulo Roberto Leme - Integrante / Eduardo Francisiquine Delgado - Integrante / Maria Antônia Ladalardo Etchegaray - Integrante / Daniel Messias Ribeiro - Integrante / Gissa Domingues Torres - Integrante / Marcelo Aranda da Silva Coutinho - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 2013 - 2017

  Otimização do ponto ótimo de abate pela avaliação dinâmica do crescimento de bovinos de corte, Descrição: Melhorar a eficiência produtiva e a qualidade da carne produzida no Brasil pode trazer enormes benefícios econômicos e ambientais para o país. A melhoria deste binômio pode ocorrer pelo uso de modelos matemáticos capazes de simular o crescimento de indivíduos, a aceitabilidade da carne produzida e predizer o ponto ótimo de abate. Contudo, esta tecnologia não é completamente dominada. Para este domínio ocorrer, o primeiro aspecto é que seja desenvolvido um modelo mecanicista de crescimento, parametrizado a partir de dados experimentais obtidos em intervalos curtos de tempo. Além do crescimento, a qualidade da carne avaliada pela maciez e o seu sabor podem melhorar a aceitação pelo consumidor final afetando o preço do produto na cadeia de produção. Estas características não foram coletadas e modeladas até hoje pela experimentação realizada com genótipos zebuínos e nas condições nacionais. Um segundo aspecto necessário é que novos sistemas sejam criados no sentido de agregar tecnologias capazes de monitorar as diferenças entre animais em tempo real, modelos de simulação, ajuste de parâmetros e métodos de otimização para que o produtor e indústria frigorífica obtenham melhores decisões econômicas com menor impacto ambiental. Neste sentido este projeto procura obter dados inéditos e também procura de forma inovadora avaliar a dinâmica do crescimento e do metabolismo energético de bovinos Nelore na fase de terminação gerando parâmetros para o desenvolvimento de um modelo dinâmico que otimize o ponto de abate econômico dos indivíduos. Os produtos esperados com este projeto são: i) o primeiro banco de dados completo obtido por determinação direta do peso diário do animal, da taxa e composição química dos diferentes órgãos e tecidos durante o crescimento; ii) um modelo dinâmico de crescimento parametrizado a partir dos dados coletados de consumo e deposição de tecidos (incluindo os depósitos de gordura); iv) um modelo que descreva a dinâmica da qualidade da carne bem como sua aceitação pelo consumidor e iv) um modelo capaz de estimar o ponto ótimo de abate de indivíduos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Integrante / Dante Pazzanese Duarte Lanna - Integrante / Fernando Paim Costa - Integrante / Luís G. Barioni - Integrante / Sérgio Raposo Medeiros - Integrante / Michele Lopes do Nascimento - Integrante / Roberto Augusto de Almeida Torres Júnior - Integrante / Pedro Paulo Pires - Integrante / Paulo Roberto Leme - Coordenador / Eduardo Francisiquine Delgado - Integrante / Maria Antônia Ladalardo Etchegaray - Integrante / Daniel Messias Ribeiro - Integrante / Gissa Domingues Torres - Integrante / Marcelo Aranda da Silva Coutinho - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 2012 - 2017

  Avaliação e utilização da qualidade da carne de bovinos como um novo critério para a otimização do ponto ótimo de abate econômico, Descrição: Melhorar a eficiência produtiva e a qualidade da carne produzida no Brasil pode trazer enormes benefícios econômicos e ambientais para o país. A melhoria deste binômio pode ocorrer pelo uso de ferramentas matemáticas (modelos) capazes de simular o crescimento de indivíduos, a aceitabilidade da carne produzida e predizer o ponto ótimo de abate. Contudo, esta tecnologia não é completamente dominada. Para este domínio ocorrer, o primeiro aspecto é que seja desenvolvido um modelo mecanicista de crescimento, parametrizado a partir de dados experimentais obtidos em intervalos curtos de tempo. Além do crescimento, a qualidade da carne avaliada pela maciez e o seu sabor podem melhorar a aceitação pelo consumidor final afetando o preço do produto na cadeia de produção. Estas características não foram coletadas e modeladas até hoje pela experimentação realizada com genótipos zebuínos e nas condições nacionais. Um segundo aspecto necessário é que novos sistemas sejam criados no sentido de agregar tecnologias capazes de monitorar as diferenças entre animais em tempo real, modelos de simulação, ajuste de parâmetros e 2 métodos de otimização para que o produtor e indústria frigorífica obtenham melhores decisões econômicas com menor impacto ambiental. Neste sentido este projeto procura obter dados inéditos e também procura de forma inovadora avaliar a dinâmica do crescimento e do metabolismo energético de bovinos Nelore na fase de terminação gerando parâmetros para o desenvolvimento de um modelo dinâmico que otimize o ponto de abate econômico dos indivíduos. Os produtos esperados com este projeto são: i) o primeiro banco de dados completo obtido por determinação direta da taxa e composição química dos diferentes órgãos e tecidos durante o crescimento; ii) um modelo dinâmico de crescimento parametrizado a partir dos dados coletados de consumo e deposição de tecidos (incluindo os depósitos de gordura), iv) um modelo que descreva a dinâmica da qualidade da carne bem como sua aceitação pelo consumidor e iv) um modelo capaz de estimar o ponto ótimo de abate de indivíduos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Integrante / Fernando Paim Costa - Integrante / Luís G. Barioni - Integrante / S. R. Medeiros - Integrante / LANNA, D. P. D. - Coordenador / Michele Lopes do Nascimento - Integrante / Sérgio Bertelli Pflanzer Junior - Integrante / Roberto Augusto de Almeida Torres Júnior - Integrante / Fabiane de Souza Costa - Integrante / Pedro Paulo Pires - Integrante.

• 2012 - 2017

  Parametrização e avaliação de um modelo de estimativa das exigências e do desempenho de bovinos de leite para uso no Brasil, Descrição: Os modelos matemáticos podem ser usados com a meta de melhorar o desempenho, reduzir os custos de produção e minimizar a excreção de nutrientes por meio de melhor estimativa das exigências e uso de alimentos em diferentes cenários produtivos. O objetivo deste projeto é a avaliação de modelos existentes com base de dados independentes e desenvolvimento de novos modelos de nutrição para bovinos leiteiros em condições tropicais. A primeira etapa do projeto será a avaliação dos modelos do NRC (2001), com base de dados independentes. A pesquisa será realizada por meio do levantamento de dados nacionais publicados em revistas científicas com reconhecido corpo editorial, dissertações de mestrado e teses de doutorado. Após a avaliação das equações do NRC (2001), se necessário, serão propostas novas equações. Como etapa final, um novo modelo completo será desenvolvido e testado com outra base de dados independente, proveniente de rebanhos de universidades, estações de pesquisas e fazendas comerciais que possuem controle do sistema de produção. A principal contribuição do presente projeto será avaliar o modelo do NRC (2001), desenvolver um novo modelo tropicalizado e avaliar a sua capacidade preditiva de características produtivas de vacas de leite no Brasil.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Integrante / Rodrigo de Almeida - Integrante / LANNA, D. P. D. - Coordenador / Veridiana L Souza - Integrante / Gerson Barreto Mourão - Integrante.

• 2011 - 2017

  Avaliação do crescimento e do metabolismo de bovinos para o desenvolvimento do primeiro modelo brasileiro do ponto ótimo de abate econômico, Descrição: Objetivos: - Avaliação da dinâmica do crescimento e do metabolismo energético de bovinos Nelore na fase de terminação - Desenvolvimento e validação de um modelo dinâmico para otimizar o ponto ótimo de abate econômico na terminação de bovinos. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Coordenador / Sérgio Raposo de Medeiros - Integrante / Dante Pazzanese Duarte Lanna - Integrante / Luis Gustavo Barioni - Integrante / Rafael Silva - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2011 - 2017

  Desenvolvimento de um modelo de otimização do ponto ótimo de abate por meio da avaliação dinâmica da taxa e composição do crescimento de bovinos de corte, Descrição: O Brasil possui o maior rebanho bovino comercial do mundo, representando o maior setor da agropecuária nacional em valor bruto da produção. Melhorar a eficiência produtiva deste setor traz enormes benefícios econômicos e ambientais para o país. Esta melhoria pode ocorrer pelo uso de ferramentas matemáticas (modelos) capazes de simular o crescimento de indivíduos e predizer o ponto ótimo de abate. Contudo, esta tecnologia não é completamente dominada. Para este domínio ocorrer, o primeiro aspecto é que seja desenvolvido um modelo mecanicista de crescimento, parametrizado a partir de dados experimentais obtidos em intervalos curtos de tempo. Isto é algo que não foi coletado e modelado até hoje pela experimentação realizada com genótipos zebuínos e nas condições nacionais. Um segundo aspecto necessário é que novos sistemas sejam criados no sentido de agregar tecnologias capazes de monitorar as diferenças entre animais em tempo real, modelos de simulação, ajuste de parâmetros e métodos de otimização para que o produtor e indústria frigorífica obtenham melhores decisões econômicas com menor impacto ambiental. 2 Neste sentido este projeto procura obter dados inéditos e também procura de forma inovadora avaliar a dinâmica do crescimento e do metabolismo energético de bovinos Nelore na fase de terminação gerando parâmetros para o desenvolvimento de um modelo dinâmico que otimize o ponto de abate econômico dos indivíduos. Os produtos esperados com este projeto são: i) o primeiro banco de dados completo obtido por determinação direta da taxa e composição química dos diferentes órgãos e tecidos durante o crescimento; ii) um modelo dinâmico de crescimento parametrizado a partir dos dados coletados de consumo e deposição de tecidos (incluindo os depósitos de gordura) e iii) um modelo capaz de estimar o ponto ótimo de abate de indivíduos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Integrante / Fernando Paim Costa - Integrante / Luís G. Barioni - Integrante / S. R. Medeiros - Coordenador / LANNA, D. P. D. - Integrante / TORRES JUNIOR, R. A. A. - Integrante / Michele Lopes do Nascimento - Integrante / Pedro Paulo Pires - Integrante.

• 2011 - 2017

  PECUS - Modelagem biofísica e simulação da dinâmica de gases de efeito estufa na produção pecuária, Descrição: O projeto componente (PC) modelagem biofísica e simulação da dinâmica de gases de efeito estufa em sistemas de produção pecuária tem por objetivo desenvolver, adaptar ou estender modelos matemáticos baseados em processos para estimar o balanço líquido de gases de efeito estufa (GEEs) em sistemas de produção de bovinos, integrando o sequestro de carbono no solo e o impacto do uso de insumos. Esse PC culmina com o desenvolvimento de ferramentas analíticas, desenvolvidas e avaliadas a partir de dados primários gerados pelos PCs verticais do projeto PECUS, para estimar ex-ante o balanço de GEE em sistemas de produção de bovinos, suínos e aves.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Integrante / Sônia Ternes - Integrante / Rafael de Oliveira Silva - Integrante / Sérgio Raposo Medeiros - Integrante / Alexandre Berndt - Integrante / Luís Gustavo Barioni - Coordenador / Patrícia Perondi Anchão Oliveira - Integrante / Adauto Luiz Mancini - Integrante / Bruno José Rodrigues Alves - Integrante / Carlos Tadeu dos Santos Dias - Integrante / Fabio Ricardo Marin - Integrante / Fernando Antonio Fernandes - Integrante / José Ricardo Macedo Pezzopane - Integrante / Lucieta Guerreiro Martorano - Integrante / Marcos Cezar Visoli - Integrante / Silvio Roberto Medeiros Evangelista - Integrante / PATRICIA MENEZES SANTOS - Integrante / MARILIA IEDA DA S F MATSUURA - Integrante.

• 2011 - 2016

  ANIMALCHANGE (AN Integration of Mitigation and Adaptation Options for sustainable Livestock production under Climate Change, Descrição: O ANIMALCHANGE (Integração de Estratégias de Mitigação e Adaptação Visando a Produção Animal Sustentável sob as Mudanças Climáticas) é um projeto do 7º Programa Quadro da União Européia no qual a Embrapa participa por meio das seguintes unidades: CNPTIA (ponto focal), CPPSE, CNPGC, CPAC, CPPSUL, CPATU, CNPAB e CNPMA. O projeto tem participação de 25 instituições de 19 países, duração de quatro anos e conta com orçamento total de ? 9 milhões. O Projeto tem o objetivo de fornecer direcionamento científico sobre as opções de mitigação e adaptação visando o desenvolvimento sustentável da produção animal na Europa, África e América latina. Para isso, pretende-se desenvolver e integrar uma série de modelos biofísicos e socioeconômicos ajustados por meio de dados experimentais com projeções de mudanças climáticas. Essa estratégia permitirá explorar cenários futuros, globais e regionais, para a pecuária.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Integrante / Urbano Gomes Pinto de Abreu - Integrante / Luís G. Barioni - Coordenador / Rafael de Oliveira Silva - Integrante / S. R. Medeiros - Integrante / Marcos Cezar Visoli - Integrante / Silvio Roberto Medeiros Evangelista - Integrante / PATRICIA MENEZES SANTOS - Integrante / Maria do Carmo Ramos Fasiaben - Integrante / Giampaolo Queiroz Pellegrino - Integrante / Roberto Guimaraes Junior - Integrante / Aryeverton Fortes de Oliveira - Integrante / Martha Mayumi Higarashi - Integrante / Patrícia Perondi Anchão de Oliveira - Integrante / Paulo Armando V. de Oliveira - Integrante / Rui Fonseca Veloso - Integrante / Teresa Cristina Moraes Genro - Integrante / Priscila Coltri - Integrante / Rodrigo Dias Ribeiro da Silva - Integrante.

• 2010 - 2016

  ALTERNATIVAS PARA REDUÇÃO DA PRODUÇÃO DE METANO ENTÉRICO AVALIADAS POR MODELAGEM DOS SISTEMAS PRODUTIVOS, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Coordenador / Sérgio Raposo de Medeiros - Integrante / Luis Gustavo Barioni - Integrante.

• 2009 - 2011

  EFICIÊNCIA ALIMENTAR E CARACTERÍSTICAS DE CARCAÇA DE BOVINOS NELORE EM TERMINAÇÃO, Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Integrante / Andréa R. D. L. Souza - Integrante / Dante Pazzanese Duarte Lanna - Coordenador / Michele Lopes do Nascimento - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Embrapa Gado de Corte - Cooperação.

• 2008 - 2010

  Alternativas de produção de novilhos precoces à partir de matrizes Nelore, Descrição: Objetivos gerais e específicos Geral: - Identificar sistemas de produção de carne de maior qualidade e mais rentáveis com o uso de raças taurina adaptada, britânica e zebuína, de diferentes estratégias de suplementação na seca e de diferentes níveis de adubação de pastagem. Específicos: - Avaliar o desempenho do nascimento até o abate e características de carcaça e de carne de animais Nelore, Euro e cruzados Angus x Nelore e Caracu x Nelore. - Comparar novilhas Nelore, Euro e cruzadas Angus x Nelore e Caracu x Nelore quanto à precocidade sexual em sistemas moderadamente intensificados de recria e sua conformidade com sistemas de monta aos 14, 18 e 26 meses. - Comparar o desempenho animal e por área em sistemas de pastejo contínuo com carga constante, sob dois níveis de adubação. -. Comparar o efeito de alternativas de suplementação na seca sobre ganho de peso na seca, nas águas e total na recria, bem como seu impacto no tempo de confinamento para atingir o acabamento de carcaça. - Estabelecer curvas de ganho peso, produção, disponibilidade, composição e qualidade de forragem ao longo do ano.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Integrante / Sérgio Raposo de Medeiros - Integrante / Roberto Augusto de Almeida Torres - Coordenador.

• 2007 - 2012

  Consumo, eficiência alimentar, produção de calor e parâmetros genéticos em bovinos da raça Nelore, Descrição: >>> Objetivo Geral * Tornar a cadeia produtiva de carne bovina mais competitiva. * Possibilitar a elevação da disponibilidade de proteína de origem animal à população brasileira e para exportação, pela utilização racional dos recursos genéticos e ambientais. * Melhorar a qualidade da carne ao consumidor, de forma economicamente viável e ecologicamente sustentável. * Avaliar a possibilidade de melhorar a maciez da carne e a eficiência alimentar na raça Nelore, pela utilização de técnicas tanto da genética quantitativa quanto da genética molecular. * Avaliar estratégias de utilização de recursos genéticos animais para produção eficiente de carne bovina de qualidade. >>> Objetivos Específicos * Medir a maciez da carne na raça Nelore. * Avaliar a existência de variação genética aditiva nas características ligadas à qualidade da carne e à eficiência alimentar na raça Nelore no Brasil, pela estimativa de parâmetros genéticos dessas características. * Identificar genes relacionados à qualidade da carne e à eficiência alimentar em bovinos de corte, por meio da utilização de estratégias de identificação de genes por expressão diferencial, mapeamento de QTL e investigação de polimorfismo em genes candidatos. * Avaliar o desempenho de cruzamentos envolvendo raças bovinas adaptadas visando à obtenção de animais que sejam produtivos, adaptados às condições tropicais e subtropicais, precoces, tanto em reprodução quanto em acabamento, e produtores de carne macia de boa qualidade, em diferentes regiões do País.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Integrante / Andréa R. D. L. Souza - Integrante / Dante Pazzanese Duarte Lanna - Coordenador / Michele Lopes do Nascimento - Integrante., Financiador(es): Embrapa Gado de Corte - Auxílio financeiro.

• 2007 - 2010

  EXIGÊNCIAS NUTRICIONAIS E EFICIÊNCIA ALIMENTAR DE BOVINOS NA PÓS-DESMAMA PROVENIENTES DE DOIS SISTEMAS DE PRODUÇÃO, Descrição: A eficiência alimentar é uma das variáveis mais importantes na bovinocultura de corte, já que a alimentação representa dois terços do custo de produção. Há variação genética para eficiência alimentar, mas o conhecimento do verdadeiro potencial de se alterar esta eficiência para obter benefícios econômicos e ambientais é incompleto. O objetivo deste projeto é estimar as exigências nutricionais e a eficiência alimentar, bem como suas correlações genéticas, em bezerros provenientes de dois sistemas de produção. Este é um projeto integrado e as informações serão obtidas em animais para os quais dados foram coletados, inclusive de suas mães, durante a pré-desmama. Os animais e suas progenitoras foram avaliados em ensaio de longa duração onde a eficiência do nascimento até a desmama, entre outras variáveis, foi obtida. O atual trabalho foi conduzido com 39 progênies (24 ½ Red Angus ¼ Caracu ¼ Nelore e 15 ½ Angus x Nelore) avaliadas durante o período do nascimento até a desmama, em dois sistemas de produção (confinado e a pasto). Após a desmama os animais foram confinados individualmente e então abatidos. Durante o confinamento os animais receberam dieta com alta proporção de grãos durante 6 meses. Nesse período, os animais foram avaliados individualmente quanto à ingestão energética, à taxa de ganho, dados de ultrasonografia, composição do ganho, às exigências nutricionais e à eficiência alimentar e energética. Ao final, foram abatidos e tiveram suas carcaças analisadas para qualidade e rendimento de carne. Os resultados serão inéditos, pois, pela primeira vez, será avaliado todo o consumo de alimentos necessário para um bovino ser produzido do nascimento até o abate, incluindo aqui o consumo da sua mãe. As variáveis obtidas no presente projeto em confinamento, serão correlacionadas com as obtidas na pré-desmama, permitindo a modelagem completa do sistema. O presente projeto produzirá informações fundamentais para a simulação matemática de sistemas de produção.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Integrante / Dante Pazzanese Duarte Lanna - Coordenador., Financiador(es): Embrapa Gado de Corte - Cooperação / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

Projetos de desenvolvimento

• 2015 - Atual

  BeefTrader: plataforma de inteligência de informações de mercado para a maximização do lucro de produtores e da indústria frigorífica, Descrição: O Brasil é o maior exportador mundial de carne, e atende atualmente 21% do mercado internacional, percentual este que deve superar os 50% nas próximas décadas. Aumentar a lucratividade entre produtores e a indústria pode estimular a produção e melhorar a qualidade da carne ajudando o Brasil a atender a demanda global. Atualmente os produtores e a indústria frigorífica não possuem um mecanismo que propicie a venda e a compra de animais de produção, beneficiando-os mutuamente, no sentido de melhorar esta lucratividade. Para mudar este contexto é necessário vencer alguns desafios, entre os quais: i) negociar de forma rápida e com credibilidade os animais beneficiando economicamente os produtores e a indústria a partir do entendimento das regras de negócio entre ambos; ii) considerar os problemas ou restrições de logística, alocação e distribuição de animais e carne entre fazenda-indústria-mercado consumidor; iii) caracterizar a variabilidade da quantidade e da qualidade de carcaça e carne de animais abatidos e comercializados no ponto ótimo econômico (POA, i.e., momento mais lucrativo do animal em terminação). Estes desafios se transformam em oportunidades no atual projeto, que tem o objetivo de coletar dados e criar modelos computacionais para o desenvolvimento de uma plataforma de inteligência de informações de mercado (intitulada BeefTrader). Esta inovação permitirá que os confinadores e frigoríficos maximizem a lucratividade de suas atividades.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Técnico de nível médio: (1) Graduação: (3) . , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Coordenador / Dante Pazzanese Duarte Lanna - Integrante / Nelson Henrique C Nepomuceno - Integrante / Adriele Giaretta Biase - Integrante / Marcio Barbosa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Outra.

• 2015 - Atual

  BeefTrader: plataforma de inteligência de informações de mercado para a maximização do lucro de produtores e da indústria frigorífica, Descrição: O Brasil é o maior exportador mundial de carne, e atende atualmente 21% do mercado internacional, percentual este que deve superar os 50% nas próximas décadas. Aumentar a lucratividade entre produtores e a indústria pode estimular a produção e melhorar a qualidade da carne ajudando o Brasil a atender a demanda global. Atualmente os produtores e a indústria frigorífica não possuem um mecanismo que propicie a venda e a compra de animais de produção, beneficiando-os mutuamente, no sentido de melhorar esta lucratividade. Para mudar este contexto é necessário vencer alguns desafios, entre os quais: i) negociar de forma rápida e com credibilidade os animais beneficiando economicamente os produtores e a indústria a partir do entendimento das regras de negócio entre ambos; ii) considerar os problemas ou restrições de logística, alocação e distribuição de animais e carne entre fazenda-indústria-mercado consumidor; iii) caracterizar a variabilidade da quantidade e da qualidade de carcaça e carne de animais abatidos e comercializados no ponto ótimo econômico (POA, i.e., momento mais lucrativo do animal em terminação). Estes desafios se transformam em oportunidades no atual projeto, que tem o objetivo de coletar dados e criar modelos computacionais para o desenvolvimento de uma plataforma de inteligência de informações de mercado (intitulada BeefTrader). Esta inovação permitirá que os confinadores e frigoríficos maximizem a lucratividade de suas atividades.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Técnico de nível médio: (1) Graduação: (3) . , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Coordenador / Dante Pazzanese Duarte Lanna - Integrante / Nelson Henrique C Nepomuceno - Integrante / Adriele Giaretta Biase - Integrante / Marcio Barbosa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Outra.

• 2015 - Atual

  BeefTrader: plataforma de inteligência de informações de mercado para a maximização do lucro de produtores e da indústria frigorífica, Descrição: O Brasil é o maior exportador mundial de carne, e atende atualmente 21% do mercado internacional, percentual este que deve superar os 50% nas próximas décadas. Aumentar a lucratividade entre produtores e a indústria pode estimular a produção e melhorar a qualidade da carne ajudando o Brasil a atender a demanda global. Atualmente os produtores e a indústria frigorífica não possuem um mecanismo que propicie a venda e a compra de animais de produção, beneficiando-os mutuamente, no sentido de melhorar esta lucratividade. Para mudar este contexto é necessário vencer alguns desafios, entre os quais: i) negociar de forma rápida e com credibilidade os animais beneficiando economicamente os produtores e a indústria a partir do entendimento das regras de negócio entre ambos; ii) considerar os problemas ou restrições de logística, alocação e distribuição de animais e carne entre fazenda-indústria-mercado consumidor; iii) caracterizar a variabilidade da quantidade e da qualidade de carcaça e carne de animais abatidos e comercializados no ponto ótimo econômico (POA, i.e., momento mais lucrativo do animal em terminação). Estes desafios se transformam em oportunidades no atual projeto, que tem o objetivo de coletar dados e criar modelos computacionais para o desenvolvimento de uma plataforma de inteligência de informações de mercado (intitulada BeefTrader). Esta inovação permitirá que os confinadores e frigoríficos maximizem a lucratividade de suas atividades.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Técnico de nível médio: (1) Graduação: (3) . , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Coordenador / Dante Pazzanese Duarte Lanna - Integrante / Nelson Henrique C Nepomuceno - Integrante / Adriele Giaretta Biase - Integrante / Marcio Barbosa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Outra.

• 2024 - Atual

  FishTrader - FINEP Tambaqui da Amazônia: 2715/22, Descrição: Year of Approval or Request: 2023Title: FishTrader: market information intelligence platform for profit maximization of fish farmers and fish industry Supporting Institution and Process Number: 2715/22Status (in preparation/drafting; active; finished): approvedResponsible Researcher: Nathália Siqueira FlorFellows and associated researchers (name and main researcher activity):IoT specialist, graduate or master in Computer, mechanical or telecommunications engineering, to be hired, will manage the hardware, accompanying the development in its stages with the partner, as well as participate in the hardware and firmware integration and testing stage, the 3DFish composite tests will be planned and organized under your responsibility as well as supporting the team in test phases. Data Science Developer fellow at the undergraduate level or with training, to be hired, must have a certain level of knowledge in development of systems and algorithms, will compose the DataScience team together with the specialist provided by @Tech, together will support the development of the statistical model and the analysis of the obtained data through questionnaires and obtain and organize data on biometrics, zootechnical performance and water quality provided by fish farms. Aquaculture Fellow, undergraduate level, Eng. Agronomist, Zootechnician, Eng. Fishing or Eng. Aquaculture, to be hired, will support the lab and field testing of hardware in production, platform development, prediction algorithms and support in the integration with fish farms and industries and in the study of Marketplace.Brief Summary:FishTrader will be an intelligent platform that predicts the ideal time for harvesting and slaughter of fish based on market information and biometric data generated automatically. The objective is to develop the first prototype of the platform, carrying out in partnership with a local community and in 2 modules. In module 1, data from partner-provided biometrics as currently done; in module 2 will be used the fish measurements generated by the 3DFish camera system using artificial intelligence and computer vision. The animal model will be tambaqui with sampling evaluation. Expected products: i) 3DFish camera and computer vision systems; ii) database of results of modules 1 and 2; iii) Operational Research algorithms that will be coupled to predictive models to maximize the profit of the operation; and iv) analysis of results with the partner community, gather technical and economic feedback, and understand the commercial and estimates for planning the product phase. The main official partners of this project are ACRIPAR, PeixeBr, the largest fish associations in Latin America and Biofish RO aquaculture.Access Link: Approved list and ProjectTotal Project Funding: R$ 1.099.661,90Project Timeline: 24 monthsMain Outcomes/Contributions: The proposed project aims to study the partner local community understanding the bottlenecks and difficulties in the tambaqui production process and validate the technological solution that facilitates the negotiations and commercialization of the final product. In addition, it will strengthen the links of productive chains in the region, mainly the producers, increasing their margins and their stay in the field with high technology.Project Impact: Economic Impact: Simplification and credibility in fish trading can be a way to reduce possible economic losses and maximize profit. The main attribute of FishTrader is harvesting at the best time and understanding the business rules between the producer and the industry. Another essential attribute is the camera system and the development of predictive algorithms (3DFish), another great innovation and delivery to the market. Automated data in a more robust collection system within an industrial and scalable version of the 3DFish system will allow this technology. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Coordenador / Nathalia Siqueira Flor - Integrante.

• 2023 - Atual

  FishTrader - FAPESP PIPE Fase 2 - Tilápia: 2022/08224-4, Descrição: Year of Approval or Request: 2022Title: FishTrader: market information intelligence platform for profit maximization of fish farmers and fish industry Supporting Institution and Process Number: FAPESP: 2022/08224-4Status (in preparation/drafting; active; finished): activeResponsible Researcher: Tiago Albertini Zanetti (LinkedIn; Lattes)Fellows and associated researchers (name and main researcher activity): - Larissa Pecorari Baptista TT5 Development of APIs, database and web and mobile application for the FishTrader platform- Angélica Alves TT4A study and development of the database of indicators of decision for the Optimal Trading Point of the industry and fish farms.Brief Summary:The FishTrader (Processo Fapesp PIPE Fase 1 2019/27218-2) has as its value proposition an intelligent platform that predicts the ideal time for harvest and slaughter fish (weight, size and volume range) based on market information and automatically generated biometrics data. The purpose of this innovation is that fish farms and industries maximize the profitability of their activities through assertive measurements of the Optimal Trading Point (OTP), in a model that optimizes trades in daily processing scale according to production indicators adopted by this market and controlled from automated data on the platform. In PIPE 1, data were collected from tilapia, tambaqui and matrinxã production chain, interviewing 20 fish farms, 6 slaughterhouses, 6 vertical companies (produce, process and sell) and 3 cooperatives. The study of trading rules between them allowed us to understand that the only characteristic considered is the average weight of the fish, obtained manually and by sampling. However, 100 of the slaughterhouses interviewed declare the lack of more accurate weight information, and it is common to obtain lighter fish, a situation that results in lower fillet yield. The fish farmers, on the other hand, value the shortest growing period for lower feed expenses. Thus, for the OTP model, factors such as feed conversion were considered, in which the most efficient batches will be kept longer in fattening for both sectors to obtain maximum gain in profit. In addition to the OTP model, a study of a biometric algorithm that predicts weight using weight and length relationships using stereoscopic cameras was performed. These were able to aggregate depth data, being carried out in four steps: 1) image capture performed with two stereoscopic cameras, the Intel Realsense D435 and the Ailipu ELP-960P2CAM, the latter water-resistant; 2) application of a trained deep learning model to perform the segmentation of fish images under controlled conditions; 3) analysis of each fish segmented by the algorithm, generating biometric information (weight, total length and height); and 4) recording the best predictions in a dataset. Finally, it performed a comparison between the biometric results provided by the algorithm and the manual biometric results, testing the camera system and its predictive capabilities, at four turbidity levels: 3, 20, 60 and 100 Nephelometric Turbidity Unit (NTU). From the collection of manual biometrics data, was built a function capable of relating the total length measurement with the respective tilapia weight. Errors between 7 and 13 were found for values of average total length, and errors between 8 and 26 for values of average weight of the set of fish evaluated. The objective of the current proposal in Phase 2 is to develop the first prototype of the platform in the field, which will be tested in partner fish farms, in the states with the highest national production (SP, PR and RO), with modules 1 and 2. In module 1 will be used biometric data provided by fish farmers; in module 2 will be used fish measurements daily generated by the 3DFish system using artificial intelligence and computer vision. The animal model will b. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Coordenador / Larissa Pecorari Baptista - Integrante / angelica alves - Integrante / Nathalia Siqueira Flor - Integrante.

• 2022 - 2024

  Livestock Profit Tool (LPT) - FAPESP PIPE Fase 2: 22/04423-2, Descrição: Year of Approval or Request: 2022Title: Animal Profitability Identification System for Meat Production Using Genomic Information: Livestock Profit Tool (LPT)Supporting Institution and Process Number:Supporting Institution: FAPESP - São Paulo Research FoundationProcess Number: 22/04423-2Status: ActiveResponsible Researcher: Minos Esperândio CarvalhoFellows and Associated Researchers:Elisa Peripolli - Genetics and genomicsLara Fernandes Leite - Data scienceLidiane Laila Albrecht - Computational analysisBrief Summary:Summary: Building on the successes of Phase 1, Phase 2 of the Livestock Profit Tool (LPT) project aims to expand and validate the genomic data collected, focusing on Nelore cattle in commercial feedlots. The project plans to genotype approximately 4,000 animals using high-density SNP chips and conduct genome-wide association studies (GWAS) to identify genetic markers linked to profitability. This phase also includes the development of a commercial platform for integrating genomic information into genetic evaluations on farms. The ultimate goal is to create a robust tool that not only enhances profitability but also supports more informed genetic selection decisions, contributing to the overall advancement of precision livestock farming.Access Link: https://bv.fapesp.br/pt/auxilios/110566/estruturacao-e-avaliacao-do-sistema-de-identificacao-de-animais-mais-lucrativos-para-producao-de-car/ Total Project Funding: R$ 1.000.000,00Project Timeline: September 1, 2022 - August 31, 2024Main Outcomes/Contributions:Phase 2 is expected to produce validated genetic markers for profitability and a commercial platform that integrates these markers into genetic evaluations. This phase will significantly enhance the predictive power and utility of the Livestock Profit Tool (LPT), making it a valuable asset for beef cattle producers.Project Impact:The continued development of the LPT system in Phase 2 will further solidify its position as a leading tool in precision livestock management. By providing actionable insights into animal profitability, the LPT system has the potential to transform the beef production industry, driving greater efficiency and profitability.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Integrante / Minos Esperândio Carvalho - Coordenador / Lara Fernandes Leite - Integrante / Elisa Peripolli - Integrante / Lidiane Laila Albrecht - Integrante.

• 2021 - 2024

  BeefTrader - FAPESP PIPE Fase 2: 2021/12179-1, Descrição: BeefTrader - Processo FAPESP 2021/12179-1;Year of Approval or Request: 2021Title: BeefTrader: market information intelligence platform to maximize profit for producers and the meatpacking industry Supporting Institution and Process Number: Processos FAPESP: 2021/12179-1;Status (in preparation/drafting; active; finished): activeResponsible Researcher: Murilo Garrett Moura Ferreira dos SantosFellows and associated researchers (name and main researcher activity):Marcos Antonio Isaac Júnior, TT-V; Allberson Bruno de Oliveira Dantas, TT-V; Davi Silva de Lucca, TT-IV.Brief Summary: This project aims to stimulate productivity growth, enhance profitability, and reduce the cost of beef production, thus making it more affordable. This approach will aid countries in meeting their demands, benefiting producers, processors, and consumers alike. The proposal involves offering a set of mechanisms to monitor animals from rearing and feeding to slaughter. This includes tracking weight, body condition score (ECC), and frame size based on individual characteristics, as well as forming groups of more profitable animals using computer vision and integrated artificial intelligence (AI) algorithms with operational decision-making models. This proposal will provide improved traceability, transparency, and more efficient utilization of natural resources, mitigating the environmental impact and food insecurity associated with livestock activities. This endeavor promises increased profits both within and beyond the farm gate. During the development of BeefTrader (process FAPESP 2015/07855-7) and BeefTrader Grass (Project FAPESP 2019/09134-6) in PIPE Phase 1, models, algorithms, publications, and proof-of-concept results were generated, demonstrating their feasibility, particularly within the farm's boundaries. In PIPE Phase 2, the central research objective will be to automate the collection and evaluation of animal characteristics such as weight, ECC, and frame size, incorporating computer vision intelligence. This reduces the small company's reliance on sensors from other firms, improving the cost-effectiveness for producers and contributing to the market's solution scalability and business profitability. Access Link: LinkTotal Project Funding: R$ 1.250.000,00 Project Timeline: 01/03/2022 a 29/02/2024Related projects: BeefTrader (processo FAPESP 15/07855-7) e BeefTrader Grass (Projeto FAPESP 19/09134-6).. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Integrante / Murilo Garret Santos - Coordenador / Antonio Isaac Júnior - Integrante / Allberson Bruno de Oliveira Dantas - Integrante / Davi Silva de Lucca - Integrante.

• 2021 - 2021

  FishTrader - FAPESP PIPE Fase 1 - Tilápia: 19/27218-2, Descrição: Year of Approval or Request: 2021Title: FishTrader: market information intelligence platform for profit maximization of fish farmers and fish industry Supporting Institution and Process Number: PIPE FAPESP: 19/27218-2Status (in preparation/drafting; active; finished): concludedResponsible Researcher: Milene Elissa Hata (LinkedIn e Lattes)Fellows and associated researchers (name and main researcher activity): - José Eurico Possebon Cyrino - Associated researcherMaria Angélica de Almeida Corrêa - Associated researcherFelipe Palombi dos Santos - TT Fish production chain data survey of the main farmed fish species in Brazil by questionnaires applied to the fish farming and fish industryTiago Cunha Bueno - TT Comparison of biometric data of pacu (Piaractus mesopotamicus) and tilapia (Oreochromis niloticus) analyzed by traditional method and prediction algorithmFelipe Tetsuo Yamada - TT Development of machine learning algorithms for biometric parameters estimating of freshwater fish most grown in BrazilAlexandre Silveira Lopes - TT Comparison of biometric data of tambaqui (Colossoma macropomum), matrinxã (Brycon amazonicus) and pirarucu (Arapaima gigas) analyzed by traditional method and prediction algorithmGuilherme de Andrade Rissato - TT Structuring and analyzing image data from the biometrics of Amazonian fish using computer visionBrief Summary:In fish farming, both producers and meat industry are harmed by the lack of products and technologies to optimize productive and economic resources in the production chain. Among the main difficulties of fish farmers, we can highlight two points: i) lack of control of the growing and fattening process and ii) lack of information when negotiating with the industry. The lack of daily control of growth and supply adjustment of fish feed intake, besides the damage, can cause eutrophication of water bodies and the appearance of pathogens. For the industrial segment, the lack of standardization of fish that arrives in the industry, information on traceability, quality, volume, planning, logistics and predictability of animal supply, affect this sector. These challenges turn into opportunities in this project, which aims to collect data and create computational models for the development of a market intelligence platform (named FishTrader). The @Tech team has already proven this concept with BeefTrader (Process FAPESP 2015/07855-7), which is an intelligent trading platform that uses daily monitoring sensors (cameras, scales and market information) to maximize the profit of feedlot up to 34. More recently, in 2017, @Tech developed a proof of concept for poultry industry named PoultryTrader, with support from global food giant BRF, an award-winning proposal from ABDI, from over 800 candidate startups. The FishTrader will evaluate if the physical biometric measurement currently used in fish farming is equivalent to the estimation algorithm based on computer vision and machine learning applied to camera images, which is the hypothesis of the proposal. For this, this project will be developed in two steps: i) the first step will be through the use of user-centered modeling methodologies. Information will be collected from fish farmers and industry in order to codify the trading rules that exist between them (including logistics, allocation and distribution information); ii) the second stage will consist of: ii. a) using computer vision and machine learning an algorithm will be developed capable of extracting measurements from fish images. The species Oreochromis niloticus (tilapia) and Piaractus mesopotamicus (pacu) will be evaluated under controlled conditions in Piracicaba - São Paulo. Amazonian species Colossoma macropomum (tambaqui); Brycon amazonicus (matrinxã) and Arapaima gigas (pirarucu) will be evaluated in the city of Manaus, Amazonas. Step (ii .b): an algorithm will be develop. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Integrante / Milene Elissa Hata - Coordenador / Maria Angélica de Almeida Corrêa - Integrante / Felipe Palombi dos Santo - Integrante / Tiago Cunha Bueno - Integrante / Felipe Tetsuo Yamada - Integrante / Alexandre Silveira Lopes - Integrante / Guilherme de Andrade Rissato - Integrante.

• 2021 - 2021

  BeefTrader Grass - FAPESP PIPE 1: 19/09134-6, Descrição: Year of Approval or Request: 2019Title: BeefTrader Grass: uma plataforma de inteligência de informações de mercado para a maximização do lucro de animais a pastoSupporting Institution and Process Number: Processos FAPESP: 19/09134-6;Status (in preparation/drafting; active; finished): finishedResponsible Researcher: Murilo Garrett Moura Ferreira dos SantosFellows and associated researchers (name and main researcher activity):Alan Caio Rodrigues Marques (pesquisador associado); Washington Alves de Oliveira(pesquisador associado); Lidiane Laila Albrecht, TT-III; Marcio Barbosa, TT-V. Brief Summary: More than 90 of the country's cattle are raised on pasture and represent the world's largest commercial herd, directly and indirectly contributing to over R$ 597 billion, or 8.7 of the Brazilian GDP. Extensive production systems have been losing ground due to low profitability and agricultural expansion. The current project aims to completely transform this scenario by increasing and encouraging the presence of farmers in rural areas through improved profitability and operational professionalism. To achieve this, the algorithms to be developed (BeefTrader Grass) will aim to maximize the profit of rearing and fattening by monitoring individual animals and predicting their growth and profit during the rearing phase. The algorithms will also focus on forming groups of animals with a high degree of similarity for the thin cattle or fattening markets. This tool will enable pre-decision making and strategic planning during the rearing phase (thin cattle market), extending this phase and leading to more profitable fattening. Livestock farmers have consistently demanded a pasture intelligence platform from @Tech, further emphasizing the significance of the ongoing project. This platform will facilitate the formation of homogeneous lots and monitoring of growth and profit for animals raised on pasture destined for confined fattening. The objective function of this algorithm will be to maximize the profitability of both rearing and fattening operations. The hypothesis at this stage is that BeefTrader Grass, through optimization, will increase the average profitability of monitored (during rearing) and selected (homogeneous lots for fattening based on the new algorithm) animals when compared to the profitability using currently employed traditional methods (based on weight and visual and metabolic characteristics). The research project will be divided into two stages: I) development of a mathematical programming algorithm. Historical data (database) of animals in the rearing phase from partner farms (~ 5,000 animals) with weight measurements at intervals of 30 to 60 days will be used to implement the mathematical model. After exploratory analysis (measures of central tendency and dispersion) and outlier assessment, the database will be organized; II) evaluation of the mathematical programming algorithm (classification of homogeneous animals) using an independent database obtained from an observational field experiment. In this stage, the algorithm will be evaluated on at least three partner farms in three regions: Midwest, Southeast, and South. In these regions, a minimum of 1,000 cattle raised as contemporaneous groups in the rearing phase will be monitored with daily data. Upon collecting farm information (including economic and feeding management data), these animals will be identified and evaluated at the start of rearing [weight, breed, gender, age, body condition score (frame size), biometric measurements, and Body Condition Score (ECC)]. Throughout the rearing phase, the animals will be monitored using daily weighing scales. For each weighing event, the animals will be imaged by smart cameras (3DBeef system from @Tech), thus automatically monitoring the rate of change of ECC and frame size over time. During the rearing phase. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Integrante / Alan Caio Rodrigues Marques - Integrante / MARCIO BARBOSA - Integrante / Lidiane Albrecht - Integrante / Murilo Garret Santos - Coordenador / Washington Alves de Oliveira - Integrante.

• 2020 - 2025

  PoultryTrader: Finep: 1581/20 (Finep/MCTI Tecnologias 4.0), Descrição: Year of Approval or Request: 2020, aprilTitle: PoultryTrader: plataforma de inteligência de informações de mercado para a maximização do lucro da indústria avícolaSupporting Institution and Process Number: FINEP: 1581/20Status (in preparation/drafting; active; finished): active - 2024, aprilResponsible Researcher: Marcio BarbosaFellows and associated researchers (name and main researcher activity): CLT contract - Carla Daniela Suguimoto Leite (Especialista em Avicultura); Jhon Muller (Desenvolvedor pleno); Matheus Vazquez ( desenvolvedor júnior); Laura Duarte (estagiária).Brief Summary: O PoultryTrader é uma plataforma que monitora e prediz o desempenho produtivo e econômico de cada aviário, utilizando sensores (balanças e câmeras inteligentes, inclusive informações econômicas) com o uso de tecnologias inovadoras, inteligência artificial e Pesquisa Operacional indicando o Ponto Ótimo de Negociação (PON) para a indústria maximizar a sua lucratividade. A plataforma também monitora o comportamento dos animais e traz indicadores relacionados a cada aviário individualmente, e em escala diária, como homogeneidade do lote, indicadores ambientais e peso médio do lote. O uso do PoultryTrader traz um ganho em termos de lucratividade ao produtor e, principalmente indústria integradora, fazendo com que a escolha de retirada dos animais seja realizada no tempo ótimo respeitando as restrições e planejamento da indústria.Access Link: Approved list and ProjectTotal Project Funding: R$ 750 k (R$ 37,5 k - contrapartida)Project Timeline: 24 monthsMain Outcomes/Contributions: Dentre as principais dificuldades da indústria avícola, podemos destacar: i) variabilidade no tamanho e peso das aves, devido a ausência de informações sobre as características do lote em escala diária. Como consequência, as informações sobre o ponto de abate das aves passam a ser conhecidas no momento em que desembarcam na indústria, isso prejudica o planejamento de abate das aves, o volume e as características de carcaça; ii) a logística foca em minimizar o custo do transporte, inclusive durante o processo de apanha das aves, quando deveria focar na maximização do lucro da remoção das aves no ponto ótimo de abate, o que coincide com a melhor faixa de alimento, água e dejetos kg-1 de carne produzida, ou seja, melhor aproveitamento dos recursos naturais. Esse foco equivocado minimiza a geração de divisas para o integrado e a indústria frigorífica. O PoultryTrader muda completamente este cenário. Trata-se de uma plataforma que monitora em escala diária e prediz o desempenho produtivo e econômico de cada aviário, utilizando sensores (balanças e câmeras inteligentes) com o uso de tecnologias inovadoras, e inteligência artificial e, Pesquisa Operacional indicando o Ponto Ótimo de Negociação (PON) para a indústria maximizar a sua lucratividade. A plataforma também monitora o comportamento dos animais e traz indicadores relacionados a cada aviário individualmente, e em escala diária, como homogeneidade do lote, indicadores ambientais e peso médio do lote. O uso do PoultryTrader traz um ganho em termos de lucratividade ao produtor e, principalmente indústria integradora, fazendo com que a escolha de retirada dos animais seja realizada no tempo ótimo respeitando as restrições quantitativas e qualitativas da produção e produto, e planejamento da indústria.Project Impact: Quanto ao impacto esperado, podemos basear essa estimativa em dois trabalhos realizados com dados históricos da avicultura. O trabalho desenvolvido na BRF foi realizado entre julho a agosto de 2017, com avaliação da previsão de curvas de peso e lucro de 1.729 lotes, com objetivo de minimizar o custo de abate dado o peso e a soma dos desvios dos pesos. As restrições utilizadas no modelo de Pesquisa Operacional (PO) neste trabalho foram em relação à demanda da indústria por dia, com peso máximo de 1.450 kg. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Coordenador / Marcio Barbosa - Integrante / Mariele Sousa - Integrante / Carla Daniela Suguimoto Leite - Integrante / Jhon Muller - Integrante / Matheus Vazquez - Integrante / Laura Duarte - Integrante / Carolina Aroeira - Integrante.

• 2020 - 2022

  BeefTrader - ABDI Agro 4.0, Descrição: Year of Approval or Request: 2020Title: BeefTrader: market information intelligence platform to maximize profit for producers and the meatpacking industry Supporting Institution and Process Number: ABDI Agor 4.0, 1 Edital;Status (in preparation/drafting; active; finished): finishedResponsible Researcher: Murilo Garrett Moura Ferreira dos SantosBrief Summary: This proposal aims to stimulate the adoption and diffusion of new technologies in livestock farming, focused on increased productivity, improved profitability, and meat quality through smarter and more balanced negotiations, thus making it more affordable. The goal is to offer a set of mechanisms that monitor animals in feedlots and processing plants, allowing for buying and selling based on individual characteristics. This will enhance traceability, transparency, mitigate food insecurity, and address the micro and macroeconomic impacts of investigative operations linked to food scandals. The BeefTrader integrates three types of intelligence: algorithmic intelligence (animal performance, economic, and environmental), market intelligence (expert assessment of market behavior and commercial opportunities), and artificial intelligence (smart camera and sensor systems that monitor the live and post-mortem evolution of animal scores, fat finishing, and lesions). The central objective of this proposal is to promote the adoption and diffusion of @Tech technology across five farms and four processing plants, applying solutions that focus on efficiency, productivity enhancement, and/or cost reduction, while incorporating intelligent profitable negotiation at the producer-industry-market interface. In this call, the primary focus will address four challenges: i) Implementation of BeefTrader and BeefTrader Grass with integration of predictive models for growth and tissue deposition; animal performance, economic, and environmental factors. ii) Implementation of optimization models for: selling fattened cattle to multiple processing plants; processing plants buying from different producers; sales of processed meat to domestic and international markets. iii) Implementation of the evaluation system with 3DBeef AI and its algorithms: A platform for individual characterization of body condition score (ECC) and fat finishing in beef cattle (both live and post-mortem) and lesion characterization (post-mortem) using computer vision and machine learning. iv) Continuously enhance the platform based on user experience (UX), including the use of Natural Language Processing (NLP) techniques. With BeefTrader, BeefTrader Grass, and 3DBeef, up to 15,000 animals will be monitored from farms to processing plants. Both producers and processing plants have expressed interest in BeefTrader (new adherents are not excluded during the proposal), allowing for the assessment of field-monitored animals. On farms (n=5), animals will be identified, weighed, characterized, and evaluated automatically via BeefTrader, BeefTrader Grass, and 3DBeef in vivo (3DBeefv), with fur samples collected. In processing plants (n=6), after identifying animals and creating a linkage between live and post-mortem data, they will be assessed for weight, carcass yield, age (chronological and physiological), fat distribution, lesions, and changes using 3DBeef carcass (3DBeefc). Access Link: https://agro40.abdi.com.br/Tec40.aspxTotal Project Funding: R$ 581.420,00Project Timeline: December 20, 2020 - September 01, 2022Main Outcomes/Contributions: The main outcomes of this proposal will be the implementation and diffusion of new technologies for Livestock 4.0, supporting decision-making, maximizing farm and industry profitability, and establishing more balanced and secure negotiations. It will automate the collection of objective tissue deposition information in carcasses, monitor industrial processes, mitigate food insecurity,. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Coordenador / Murilo Garret Santos - Integrante.

• 2020 - 2021

  VirtualVet - FAPESP PIPE Fase 1: 19/09133-0, Descrição: Year of Approval or Request: 2020Title: VirtualVet: Plataforma de inteligência para identificação precoce de distúrbios de origem fisiológica e ambiental em bovinos de corteSupporting Institution and Process Number: Processos FAPESP: 19/09133-0. Status (in preparation/drafting; active; finished): finishedResponsible Researcher: Bruna Nunes Marsiglio SaroutFellows and associated researchers (name and main researcher activity): Alan Caio Rodrigues Marques (Pesquisador associado) ; Thiago Sérgio de Andrade (Pesquisador associado).Brief Summary: In 2018, the Brazilian beef livestock industry generated approximately 2 billion Brazilian reais through animal health, a value that is underestimated as it doesn't encompass the financial losses due to the impact of morbidity and mortality. Late detection of low-performing animals due to management failures and diseases negatively affects animal welfare and puts the entire herd at risk when dealing with contagious health issues. Therefore, an intelligence platform that enables early identification of these problems will allow for swift intervention in management and disease treatment. Early intervention will have a positive impact on zootechnical performance, health, activity profitability, and well-being. The improvement in animal welfare can be appreciated by the end consumer, who is willing to pay more for the meat of these animals. Today, we are experiencing the fourth industrial revolution, characterized by a set of technologies that enable the fusion of the physical, digital, and biological worlds. As a result, agriculture has been evolving in the quest for integrating sensors, which collect biological data from animals, with a smart network of processes formed by predictive algorithms. The use of these sensors in livestock farming enables the first step: creating a database with daily and detailed observations by individuals, for the development of algorithms integrated with decision support systems. The main goal of this project is to gather data for the development of predictive algorithms based on the study of the circadian rhythm of behavioral variables in feedlot cattle. The challenge is to develop algorithms that allow for the quick and accurate detection of problems, aiming for early intervention and minimizing negative impacts on animal welfare and zootechnical performance. The ultimate innovation will be an intelligence platform (VirtualVet) that allows for real-time and predictive identification of physiological and environmental disturbances (such as climatic conditions, management errors, and other external influencing factors) in beef cattle. To achieve this, animals monitored by the BeefTrader technology (FAPESP Process 2015/07855-7) will have their individual data collected through automatic scales and smart cameras. Behavioral variables will be collected alongside weight measurements. Meteorological data will be collected daily (temperature, humidity, and precipitation). Based on daily data, the identification of underperforming and sick animals will be carried out, and they will undergo clinical, blood, and laboratory examinations. Environmental effects will also be considered as explanatory variables. The DFC parameter (Degree of Functional Coupling) will be calculated, representing the strength of the circadian rhythm (0 to 100) of behavioral variables. For each individual, the daily-scale DFC response curve will be delineated. Machine learning techniques such as random regression models and neural networks will be used to measure the variation between individuals and detect deviations. The main expected outcomes are: 1) creating a database of individuals assessed daily, allowing the characterization of health, management, and climate problems impacting animal welfare, zootechnical performance, and consequently activity profitability; 2) obtaining the avera. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Integrante / Alan Caio Rodrigues Marques - Integrante / Thiago Sérgio de Andrade - Integrante / Bruna Nunes Marsiglio Sarout - Coordenador.

• 2019 - 2020

  SmartTrato - FAPESP PIPE Fase 1: 18/14609-0, Descrição: Year of Approval or Request: 2018Title: SmartTrato: Plataforma de visão computacional e inteligência artificial para a melhoria do manejo alimentar baseado no comportamento animalSupporting Institution and Process Number: Processos FAPESP: 18/14609-0Status (in preparation/drafting; active; finished): finishedResponsible Researcher: Alan Caio Rodrigues MarquesFellows and associated researchers (name and main researcher activity): Amanda Rodrigues da Silva, Lucas de Oliveira Marques, Felipe Bizzo da SilvaBrief Summary: More than 2/3 of the production cost in intensive cattle systems is represented by the diet. Therefore, the economic success of these operations is tied to feeding management. Currently, adjusting food supply relies on the evaluation of trained personnel, assigning subjective scores based on feed bunk readings, with assessments conducted 1 or 2 times a day. Trend of weather events is also not used to adjust the diet supply. Utilizing predictive models, minimizing human errors, and improving feeding management can help the country: reduce feed wastage and losses, which can amount to R$ 500 million/year, and enhance feed-to-meat conversion efficiency. This project, named SmartFeed, aims to: 1) develop algorithms that eliminate the subjectivity of feeding management; 2) comprehend how machines can be automated, and 3) minimize human errors, reduce losses, and enhance feeding efficiency, increasing farm profitability. With SmartFeed, confinement characterization, collection of weather data, and monitoring of feed bunk, losses, and animal behavior will be conducted. The hypothesis of this study is that feed efficiency adjusted for losses and profitability are significantly better for the SmartFeed Method (SF) compared to the Traditional Method (TM). In Phase 1 of the PIPE, the algorithms will be developed and trained; the methods will only be compared in Phase 2. For this purpose, two camera monitoring systems will be set up (named FeedCam): i) attached to the feed mixer wagon (FMW) that passes alongside the feed bunks, and ii) static (FSE), positioned above the feed bunks. Both will monitor feed bunk, losses, and animal state. Sampling of ingredients, diet, and remnants, as well as weighing information for algorithm calibration, will be conducted throughout the project. A local weather station will be used to monitor weather events, reconciled with exogenous weather data for predictive algorithm adjustments. The animals will be simultaneously monitored by SmartFeed and individually by the BeefTrader platform (FAPESP 2015/07855-7) and LPT (2018/01184-1), totaling 1,000 animals, enriching the database with individual information rather than just stall-based data. The main products of this project are: i) develop a camera system to monitor animal ingestive behavior both statically and attached to feed mixer wagons; ii) generate a structured database associating animal information, images of animal state and feed bunk, consumption, losses, and weather data; iii) develop classification models based on deep convolutional networks to classify images of animal state and feed bunk scores; iv) create an animal consumption prediction algorithm, considering animal state, diet data, consumption, losses, and weather events; v) gather requirements, creating knowledge in report form for the automation of feed mixer wagons, including the Internet of Things (IoT) approach; and vi) present an article at an international congress.Access Link: https://bv.fapesp.br/pt/auxilios/102976/smarttrato-plataforma-de-visao-computacional-e-inteligencia-artificial-para-a-melhoria-do-manejo-ali/ Total Project Funding: R$ 200.000,00Project Timeline: 01 de maio de 2019 - 31 de março de 2020Main Outcomes/Contributions: Resultados Principais/ContribuiçõesProject Impact: Related projects: 21/12179-1 - BeefTrader: plataforma de inteligência de in. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Integrante / Alan Caio Rodrigues Marques - Coordenador / Amanda Rodrigues da Silva - Integrante / Lucas de Oliveira Marques - Integrante / Felipe Bizzo da Silva - Integrante.

• 2019 - 2020

  Livestock Profit Tool (LPT) - FAPESP PIPE Fase 1: 18/15423-8, Descrição: ear of Approval or Request: 2018Title: Animal Profitability Identification System for Meat Production Using Genomic Information: Livestock Profit Tool (LPT)Supporting Institution and Process Number:Supporting Institution: FAPESP - São Paulo Research FoundationProcess Number: 18/15423-8Status: FinishedResponsible Researcher: Minos Esperândio CarvalhoBrief Summary:Summary: Brazil, as one of the world's leading producers of animal protein, faces significant opportunities to enhance the economic and environmental benefits of meat production. The Livestock Profit Tool (LPT) project, developed in Phase 1, sought to address these opportunities by integrating genomic information with real-time monitoring technologies to identify the most profitable animals for meat production. The project aimed to collect and analyze up to 5,000 phenotypes using the BeefTrader platform, which utilizes sensors and smart algorithms to determine the Economic Optimal Point (EOP) of each animal. The first phase also focused on collecting genetic material from these animals to build genomic libraries for future studies, including genome-wide association studies (GWAS). The project's innovative approach in combining genomic data with profitability metrics laid the foundation for further commercial applications and technological advancements in the field.Access Link: https://bv.fapesp.br/pt/auxilios/103693/sistema-de-identificacao-de-animais-mais-lucrativos-para-producao-de-carne-utilizando-informacoes-ge/ Total Project Funding: R$ 200.000,00Project Timeline: May 1, 2019 - February 29, 2020Main Outcomes/Contributions:The project successfully developed a comprehensive database of phenotypic and genomic data, enabling the identification of key economic traits in beef cattle. The creation of the Livestock Profit Tool (LPT) demonstrated the potential to revolutionize livestock management by optimizing profitability through precise, data-driven decisions.Project Impact:The project has significant implications for precision livestock farming, offering a pathway to more efficient animal selection processes that can increase profitability while reducing environmental impacts. The LPT system is positioned to attract interest from biotechnology companies, genetic improvement programs, and meat producers looking to enhance their operational efficiency.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Integrante / Minos Esperândio Carvalho - Coordenador / welder angelo baldassini - Integrante / ADRIELE GIARETTA BIASE - Integrante.

• 2016 - 2017

  BeefTrader - FAPESP PIPE 1: 15/07855-7, Descrição: BeefTrader - Processo FAPESP: 15/07855-7 Year of Approval or Request: 2015 Title: BeefTrader: market information intelligence platform to maximize profit for producers and the meatpacking industry Supporting Institution and Process Number: Processos FAPESP: 15/07855-7;Status (in preparation/drafting; active; finished): finishedResponsible Researcher: Tiago Zanett Albertini (LinkedIn; Lattes)Fellows and associated researchers (name and main researcher activity):Nelson Henrique Corrêa Nepomuceno, Pesquisador Associado; Adriele Giaretta Biase, TT-V; Marcio Barbosa, TT-IV; Pedro Affonso Pizelli Fernandes, TT-I; Heitor Coelho Gonçalves, TT-I; Andressa Gonçalves Cerqueira, TT-I; Matheus Angeli Castanheira, TT-I.Brief Summary: Brazil is the leading exporter of meat, being responsible for 21 of the international market. It is possible that this market share will increase by 50 within the next few decades. Improving profitability among producers and the industry may enhance production and meat quality, and thus help Brazil to meet this global demand. For now, producers and the meat industry do not have mechanisms to support transactions between them in a way that this is mutually beneficial. To change this scenario it is necessary to go over or to cope with some challenges: i) rapidly and safely negotiating animals between producers and industry requires knowledge of how business between these actors performs; ii) consider logistic restrictions for animal transport and distribution between producers and industry, or between industry and the final customer; iii) quantify variability of carcass and meat quality and production from animals slaughtered in a commercial plant and marketed at their optimal economical endpoint (the most profitable day to slaughter while in the fattening period). These challenges become opportunities in this project, which aims at gathering data and build computational models to develop a market smart information platform (BeefTrader). This innovation will help producers and the meat industry to maximize their profitability.Access Link: LinkTotal Project Funding: R$ 187.295,00Project Timeline: February 01, 2016 - January 31, 2017Main Outcomes/Contributions: The main products of this project were: i) a database containing the characterization of business rules between feedlots and producers; ii) two simulation models based on resampling integrated with an optimization model; iii) a pricing library to be integrated with the optimizer to commercially simulate the system's benefits; and iv) methods to corroborate the economic feasibility of BeefTrader.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Tiago Zanett Albertini - Coordenador / Dante Pazzanese Duarte Lanna - Integrante / Adriele Giaretta Biase - Integrante / MARCIO BARBOSA - Integrante / Lidiane Albrecht - Integrante / Larissa Baptista - Integrante.

Prêmios