TECHNOLOGICAL INNOVATIONS APPLIED TO MODERN POULTRY FARMING: A LITERATURE REVIEW
DOI:
https://doi.org/10.66104/t33btp92Keywords:
Poultry farm; Precision livestock farming; Automation; Internet of Things; Animal welfare.Abstract
Brazilian poultry farming occupies a prominent position in the global production and commercial landscape, demanding increasingly efficient and sustainable systems aligned with animal welfare requirements. In this context, the incorporation of digital technologies has driven the modernization of production systems, especially through the concepts of Precision Livestock Farming, Big Data, the Internet of Things (IoT), and Artificial Intelligence. This study aimed to conduct a literature review on the main technologies applied to contemporary poultry farming, with an emphasis on the automation of production systems, environmental monitoring, bird welfare, and production efficiency. The review shows that the integrated use of sensors, automated systems, real-time data analysis, and intelligent algorithms allows for greater control of environmental parameters, optimization of feed management, reduction of waste, and improvement in the quality of poultry products. Furthermore, these technologies contribute to more assertive decision-making and reduced dependence on manual labor. However, despite the advances, challenges related to implementation costs, technical training, and connectivity in rural areas still limit the widespread adoption of these tools. In conclusion, digital technologies represent a promising path for strengthening modern poultry farming, being fundamental to ensuring the sector's productivity, sustainability, and competitiveness.
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References
ABREU, P. G.; ABREU, V. M. N. Automatizando a avicultura. Concórdia: EMBRAPA, 2001.
ARAÚJO, M. V. D. et al. Automação no manejo alimentar de animais de produção. Revista Encontros Científicos, UniVS| ISSN: 2595-959X|, v. 6, n. 2, 2024.
AVISITE. Por que o Big Data é importante para a produção de alimentos de origem animal? 2016. Disponível em: https://pt.engormix.com/avicultura/artigos/por-big-data-importante-t44826.htm>
BACKES, A. R.; JUNIOR, J. J. M. S. Introdução à visão computacional usando MATLAB. Rio de Janeiro: Alta Books, 2016.
BARACHO, M. S.; TOLON, Y. B. Internet das coisas (IoT) x avicultura. Agrarian Academy, v. 11, n. 21, p. 112, 2024. DOI: https://doi.org/10.18677/Agrarian_Academy_2024B11
BERCKMANS, D. General Introduction to Precision Livestock Farming. Animal Frontiers, p. 6–11. 2017. Disponível em; https://doi.org/10.2527/af.2017.0102. DOI: https://doi.org/10.2527/af.2017.0102
BEZERRA, R. C. et al. Sistema semiautomatizado para redução do desperdício de ração e otimização do conforto térmico na criação avícola. 2021.
BUYYA, R.; DASTJERDI, A. V. Internet of Things: Principles and paradigms. [S.l.]: Elsevier, 2016. Disponível em: Cloud.Computing.Principles.and.Paradigms.pdf - Google Drive https://drive.google. com/file/d/0B-7Rf5kEeDRRNkw0TThJRnBTQjQ/edit?resourcekey=0-LJusu1JclUF1SGePUAnXLA
CONAB – Companhia Nacional de Abastecimento. Conab prevê recorde histórico na produção de carne de frango em 2024: 16 milhões de toneladas. Destaque Rural, 2024. Disponível em: https://destaquerural.com.br/pecuaria/aves/frango/conab-preve-recorde-historico-na-producao-de-carne-de-frango-em-2024-16-milhoes-de-toneladas/. Acesso em: 06 jan. 2026.
CORALLO, A. et al. Intelligent monitoring Internet of Things based system for agri-food value chain traceability and transparency: a framework proposed. In: IEEE WORKSHOP ON ENVIRONMENTAL, ENERGY, AND STRUCTURAL MONITORING SYSTEMS (EESMS), edição., Italia, 2018. Anais [...]. Salerno: IEEE, 2018. Disponível em: Intelligent monitoring Internet of Things based system for agrifood value chain traceability and transparency: A framework proposed | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore Disponível em: https://ieeexplore.ieee.org/document/8405814 DOI: https://doi.org/10.1109/EESMS.2018.8405814
DE SOUZA SANCHES, Danilo et al. Aditivos no tratamento de dejetos de poedeiras comerciais. Research, Society and Development, v. 10, n. 1, p. e19410111229- e19410111229, 2021. DOI: https://doi.org/10.33448/rsd-v10i1.11229
DIEDRICH, Gisele Elise; BIONDO, Elaine; BULHÕES, Flávia Muradas. Agroecologia e Bem Viver como modo de vida e como modelo sustentável de produção agrícola e de consumo de alimentos. COLÓQUIO-Revista do Desenvolvimento Regional, v. 18, n. 3, jul/set, p. 230-255, 2021. DOI: https://doi.org/10.26767/coloquio.v18i3.2128
HESS, L. G. Impactos e desafios da automação industrial nas pequenas empresas: o caso da cadeia de produção de frango. Revista Observatório de la Economía Latinoamericana, 2018.
HONORATO, J. Brasil produz 38% do frango exportado no mundo; proteína vai para 172 países. 2024. AGRO2. Disponível em: Brasil produz 38% do frango exportado no mundo; proteína vai para 172 países https://agro2.com.br/pecuaria/brasil-producao-frango-exportacao/.
JAYASHANKAR, P. et al. IoT adoption in agriculture: the role of trust, perceived value and risk. Journal of Business & Industrial Marketing, v. 33, n. 6, p. 804–21, 2018 Disponível em: DOI:10.1108/JBIM-01- 2018-0023. DOI: https://doi.org/10.1108/JBIM-01-2018-0023
LECUN, Y.; BENGIO, Y.; HINTON, G. Deep learning. Nature, v. 521, p. 436–444, 2015. DOI: https://doi.org/10.1038/nature14539
MARR, B. 2019 What is AI?. Disponível em: www.bernardmarr.com/default.asp?contentID=963.
MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. A.; MOURA, M. F. Os novos desafios e oportunidades das tecnologias da informação e da comunicação na agricultura (AgroTIC). Brasília: Embrapa, 2014.
MAZOCCO, C. C. Comportamento de amontoamento em galinhas poedeiras. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo.
OLIVEIRA, B. B.; DE, VITA, J. B.; PISSOLATO, S. C.Aspectos jurídicos da Internet das Coisas (IoT) aplicada ao agronegócio no estado de Mato Grosso: em busca do desenvolvimento regional. Scientia Iuris, v. 28, n. 1, 76–96.2024. disponível em: https://doi.org/10.5433/2178-8189.2024v28n1p76-96. DOI: https://doi.org/10.5433/2178-8189.2024v28n1p76-96
OLIVEIRA, F.D. Avaliação de Disponibilidade de Sistemas de Ambiência Agroindustriais Dissertação apresentada ao Programa de PósGraduação em Ciências da Computação da Universidade Federal de Pernambuco, como requisito parcial para a obtenção do título de Mestre em Ciências da Computação. 2023. Disponível em: https://www.modcs.org/wp-content/uploads/thesis/Dissertation-Felipe_Dias.pdf
PEREIRA, C. N.; CASTRO, C. N. Expansão Da Produção Agrícola, Novas Tecnologias De Produção, Aumento De Produtividade E O Desnível Tecnológico No Meio Rural. Rio de Janeiro: IPEA, 2022. ISSN 1415.Disponível em: Expansão da produção agrícola, novas tecnologias de produção, aumento de produtividade e o desnível tecnológico no meio rural https://www.econstor.eu/bitstream/10419/265284/1/1801718016.pdf. DOI: https://doi.org/10.38116/td2765
ROLDAN, B. B. et al. Uso de RFID no monitoramento de postura em sistemas avícolas. IX Simpósio da Ciência do Agronegócio (CIENAGRO), 2023.
RUSSEL, S. J; NORVIG, P. Inteligência Artificial. 3 ed - Rio de Janeiro: Elsevier Editora, 2013. ISBN 8535251413 9788535251418.
SAGIROGLU, S.; SINANC, D. Big Data: A Review. In 2013 International Conference on Collaboration Technologies and Systems, 42–47. San Diego: IEEE. 2013. DOI: 10.1109/CTS.2013.6567202. DOI: https://doi.org/10.1109/CTS.2013.6567202
SCOTTÁ, B. A. et al. Nutrição pré e pós-eclosão em aves. Pubvet, v. 8, 2014. DOI: https://doi.org/10.22256/pubvet.v8n8.1702
SEVEGNANI, K. B. Tecnologia e Inovação na Agricultura: aplicação, produtividade e sustentabilidade em pesquisa - In book: Tecnologia e Inovação na Agricultura: aplicação, produtividade e sustentabilidade em pesquisa (pp.258-271) ISBN 978-65-5360-317-2- v. 1, 2023 - Editora Científica Digital - Disponível em: www.editoracientifica.com.br DOI:10.37885/221010479. DOI: https://doi.org/10.37885/221010479
SILVA, E. C.; ESPEJO, M. M. DOS S. B. Adoção da Internet das Coisas (IoT) na agropecuária: uma revisão sistemática sobre as possibilidades de adoção no ambiente produtivo rural brasileiro. Interações, v. 25, n. 4, e2544024. 2024. Disponível em: https://doi.org/10.20435/inter.v25i4.4024. DOI: https://doi.org/10.20435/inter.v25i4.4024
SINGH, D.; REDDY, C.K. A Survey on Platforms for Big Data Analytics.” Journal of Big Data, 8. 2014. Disponível em: https://doi.org/10.1186/s40537-014-0008-6. DOI: https://doi.org/10.1186/s40537-014-0008-6
TAVEIRA, V. B. et al. Visão computacional e inteligência artificial na seleção de ovos defeituosos. 2021.
TREMEA, F. T.; DA SILVA, A. C. O setor avícola no Brasil e sua distribuição regional. Economia & Região, v. 8, n. 1, p. 183–200, 2020. DOI: https://doi.org/10.5433/2317-627X.2020v8n1p183
VIEIRA, Fayane Morais et al. Termografia infravermelha na avicultura. Veterinária e Zootecnia, v. 29, p. 1-21, 2022. DOI: https://doi.org/10.35172/rvz.2022.v29.888
YANG, J. et al. Brief Introduction of Medical Database and Data Mining Technology in Big Data Era. Journal of Evidence-Based Medicine, v.13: p. 57–69. 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1111/jebm.12373. DOI: https://doi.org/10.1111/jebm.12373
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