A transformação digital da agricultura, impulsionada pela Indústria 4.0 e pela Internet das Coisas (IoT), tem criado oportunidades para uma gestão mais eficiente e sustentável da produção animal (Trujillo & Alfredo, 2024). Neste cenário, o monitoramento do bem-estar animal surge como uma área de grande relevância, pois o estresse em aves de produção está diretamente ligado a perdas zootécnicas e a uma percepção negativa do mercado (Morais et al., 2017). A principal lacuna metodológica reside na dependência de avaliações visuais, que são subjetivas e pontuais, justificando a busca por ferramentas de monitoramento objetivas, contínuas e de baixo custo.

Para atender a essa demanda, a escolha de uma plataforma de monitoramento adequada é crucial. O poleiro se apresenta como a estrutura ideal, pois sua importância para as aves é multifacetada: atende a uma necessidade comportamental inata de descanso e segurança (Variani, 2024), funciona como solução para problemas de saúde física, como lesões nas patas em sistemas confinados (Campos, 2000), e é a estrutura preferida pelas aves quando comparada a outros tipos de enriquecimento ambiental (De Freitas Guimarães et al., 2022). Essa convergência de fatores torna o poleiro um ponto estratégico natural para a coleta de dados comportamentais.

O objetivo principal deste trabalho foi desenvolver e realizar a validação técnica de um "Poleiro Inteligente". A hipótese central do estudo é que a transdução de estímulos mecânicos, através do princípio piezoelétrico (De Souza & Ribeiro, 2013), pode servir como um proxy quantificável para os níveis de atividade e agitação das aves, permitindo uma inferência sobre seu estado de bem-estar.

O protótipo foi construído com uma ripa de madeira de seção quadrada, sobre a qual foram instalados sensores piezoelétricos de pastilha. O sistema de aquisição de dados foi baseado em um microcontrolador Arduino Mega, com resistores de 2 MΩ para o condicionamento do sinal. A validação foi realizada em bancada, aplicando-se cargas padronizadas (10 g a 100 g) em intervalos controlados para simular diferentes níveis de interação. Os dados foram transmitidos a um computador e processados em Python para visualização gráfica e armazenamento em formato CSV. Os resultados preliminares confirmaram a alta sensibilidade e repetibilidade do sistema, que foi capaz de gerar assinaturas de sinal distintas para diferentes intensidades de estímulo.

Conclui-se que o "Poleiro Inteligente" representa uma prova de conceito bem-sucedida e uma ferramenta tecnicamente viável. O sistema se posiciona como uma solução de baixo custo que aborda diretamente os desafios de implementação de tecnologias IoT no agronegócio (Baracho & Tolon, 2024). Este estudo estabelece a base para a próxima fase de validação in vivo, que buscará correlacionar os padrões de sinal com comportamentos observados. A perspectiva futura é a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina (Sevegnani, 2023) para criar um sistema automatizado de alerta em tempo real, fornecendo aos produtores uma ferramenta inovadora para a gestão precisa do bem-estar animal.