Aplicações da lógica fuzzy, sensoriamento e tecnologias IOT no monitoramento da ambiência em aviários de postura: Uma revisão de escopo
Palavras-chave:
Lógica Fuzzy, Ambiência Animal, Internet das Coisas (IoT), Avicultura de Postura, Sensoriamento AmbientalResumo
Considerando a relevância da avicultura de postura para o agronegócio brasileiro e a necessidade de assegurar condições ambientais adequadas ao bem-estar e ao desempenho produtivo das aves, torna-se pertinente investigar como tecnologias e modelos inteligentes têm sido aplicados na ambiência de aviários. O objetivo deste estudo é identificar, mapear e caracterizar pesquisas que integrem, de forma isolada ou combinada, lógica fuzzy, sensoriamento ambiental e tecnologias IoT no monitoramento da ambiência em aviários de postura. Para tanto, realizou-se uma revisão de escopo conforme metodologias do JBI e PRISMA-ScR, com buscas em bases científicas, seleção criteriosa e extração de dados. Foram incluídos 52 estudos publicados entre 2020 e 2025. Observou-se predominância de pesquisas conduzidas na Indonésia e na China, com maior ocorrência de estudos de campo. Temperatura e umidade foram as variáveis mais monitoradas, enquanto a medição de gases apareceu em menor escala. Sensores de baixo custo das séries DHT e MQ e plataformas como ESP e Arduino foram majoritariamente empregados. A lógica fuzzy foi a técnica de inteligência artificial predominante, embora muitos sistemas tenham operado sem modelos inteligentes. A maioria das propostas integrou-se à nuvem, mas poucas utilizaram redes sem fio de longa distância. Identificaram-se ainda muitos estudos para frangos de corte, baixa adoção de classificação ambiental e quase inexistência de validação por índices reconhecidos. Conclui-se que, apesar dos avanços tecnológicos observados, persistem lacunas relacionadas à classificação e validação ambiental, uso de inteligência artificial, monitoramento de gases, comunicação de longo alcance e desenvolvimento de soluções específicas para aviários de postura.
