A alimentação constitui parcela expressiva dos custos da pecuária leiteira e da suinocultura no Médio Alto Uruguai, enquanto a oscilação dos preços dos insumos e a conectividade limitada em propriedades rurais dificultam o planejamento de rações economicamente viáveis e nutricionalmente adequadas. Nesse contexto, o objetivo deste projeto é desenvolver o SmartNutri, um aplicativo multiplataforma de apoio à decisão para formulação de rações, capaz de funcionar sem conexão contínua com a internet e de incorporar informações ambientais relevantes ao manejo alimentar. O sistema será implementado como Progressive Web App e aplicação de página única, utilizando HTML5, CSS3 e JavaScript ES6, com armazenamento local por meio da Web Storage API. Seu núcleo computacional empregará simulação de Monte Carlo, com 25.000 iterações executadas no dispositivo do usuário, para explorar combinações de ingredientes e identificar alternativas de menor custo que atendam às restrições informadas de proteína bruta e energia digestível. Também serão integrados um leitor de QR Code, baseado na biblioteca jsQR, para importar dados de laudos bromatológicos, e um módulo bioclimático que calculará o Índice de Temperatura e Umidade a partir de dados da API Open-Meteo. A validação do algoritmo será realizada com cenários controlados de preços, composição dos ingredientes e exigências nutricionais, verificando-se a factibilidade das soluções, o atendimento às restrições, a repetibilidade entre execuções e a coerência dos custos obtidos com casos de referência previamente calculados. O funcionamento offline será avaliado por testes de interrupção e restabelecimento da conexão, reinicialização da aplicação, persistência e recuperação dos dados. No módulo bioclimático, serão testados o cálculo do índice, a classificação dos níveis de risco térmico e a resposta das recomendações a diferentes cenários, com parâmetros fundamentados em literatura zootécnica. Esses ajustes serão apresentados como apoio à decisão, e não como prescrição automática, devendo ser interpretados e validados por profissional habilitado antes de qualquer aplicação no manejo. Como resultados esperados, pretende-se obter um protótipo funcional que gere alternativas nutricionalmente factíveis, compare custos, importe informações bromatológicas, preserve dados localmente e sinalize situações de estresse térmico de forma transparente. Espera-se concluir que a integração entre simulação computacional, autonomia offline e análise bioclimática apresenta potencial para ampliar o acesso de produtores familiares a ferramentas de planejamento zootécnico; contudo, sua efetividade econômica e produtiva dependerá de validação experimental e de campo.

Referências bibliograficas: