A piscicultura é uma atividade de fonte de renda para muitos agricultores, os quais ainda carecem de tecnologias para auxiliar no manejo diário dos viveiros, principalmente no que diz respeito ao monitoramento da qualidade da água. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema para monitoramento dos parâmetros físico-químicos da água (temperatura, pH, oxigênio dissolvido e condutividade elétrica) e auxílio no manejo alimentar em operações de piscicultura da espécie tambaqui. O sistema utiliza algoritmos de aprendizado de máquina, aplicando técnica de regressão para gerar recomendações de alimentação diária. O sistema foi desenvolvido com um hardware para a coleta e monitoramento dos parâmetros e um software para visualização dos dados e geração das recomendações. A avaliação do sistema foi realizada em duas etapas. Testes em laboratório, avaliou-se o comportamento dos sensores e a precisão das medidas. Os resultados indicaram que os sensores acompanham as mudanças bruscas. Testes em campo, comparou-se o desempenho do sistema com sensores comerciais. Para alcançar o resultados, foi aplicado o teste estatístico do F tabelado. Os resultados demonstraram que o sistema apresentou resultados estatisticamente próximos aos sensores comerciais, com os valores de F calculado, FcpH = 1,87, FcTemperatura = 1,68, FcCondutividade elétrica = 7,84.
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