Apesar da disponibilidade de diferentes índices de conforto térmico, ainda existem limitações para bovinos de corte, principalmente para zebuínos. Como os índices de conforto térmico foram desenvolvidos para vacas leiteiras de regiões temperadas e subtropicais quando aplicados a gado zebuíno de regiões tropicais, os índices são usados como modelos de previsão, portanto as equações requerem ajustes constantes. Assim, o objetivo deste estudo foi estimar, por meio de mineração de dados, quais variáveis microclimáticas e comportamentais afetam o comportamento de animais em busca de áreas sombreadas ou ensolaradas. O modelo matemático desse estudo foi construído com sete regras de classificação, sendo uma regra simples, composta pela interação entre temperatura de globo negro (BGT) e ruminação e outras regras mais complexas, compostas das interações entre BGT, velocidade do vento e ruminação. As informações do nosso modelo associadas ao uso de sensores autônomos (por exemplo, acelerômetros e bioacústica) podem resultar em sistemas automatizados baseados em inteligência artificial para otimizar o gerenciamento do rebanho. Essas tecnologias, juntamente com o uso do sistema de posicionamento global, podem detectar preferências de áreas de pastagem suscetíveis a sobrepastoreio e problemas ambientais (por exemplo, compactação e erosão do solo).
