De la innovación a la sostenibilidad: métodos de precisión transforman la producción animal

Sistemas y tecnologías de punta prometen aportar a la concreción de prácticas más sostenibles, pero requieren aunar esfuerzos entre académicos, científicos, la industria y los productores, de acuerdo con el análisis de los conferencistas de una Escuela São Paulo de Ciencia Avanzada realizada en el campus de la Universidade Estadual Paulista de la localidad de Jaboticabal

Agência FAPESP* – El uso de tecnologías avanzadas para monitorear y gestionar la cría de animales de un modo más eficiente y sostenible está ganando cada vez más terreno en la lista de anhelos de los criadores de ganado bovino y porcino, de aves y de especies acuáticas. Con herramientas tales como sensores, cámaras, inteligencia artificial y análisis de datos, es posible obtener información en tiempo real sobre la conducta, la salud, la genética y la nutrición de los animales a los efectos de optimizar la productividad y disminuir los impactos ambientales.

La Ganadería de Precisión (Precision Livestock Farming o PLF), un concepto amplio que comprende la aplicación de nuevas tecnologías para el monitoreo automatizado de la cría de animales, surge como una herramienta fundamental en la transformación de esta actividad. Con oportunidades para beneficiar a diversos sectores, el desarrollo de estas nuevas tecnologías requiere de una colaboración cercana entre los científicos, la industria y los criadores.

Éste fue el análisis que efectuaron los disertantes de la Escuela São Paulo de Ciencia Avanzada en Precision Livestock Farming (PLF), organizada por los Programas de Posgrado en Ciencia Animal y en Acuicultura, de la Facultad de Ciencias Agrarias y Veterinarias (FCAV) y del Centro de Acuicultura (Caunesp) respectivamente, ambos de la Universidade Estadual Paulista (Unesp) en su campus de la ciudad de Jaboticabal (Brasil). El evento se realizó en octubre pasado con el apoyo de la FAPESP.

La referida escuela congregó a 122 estudiantes de posgrado y jóvenes investigadores de 14 países durante diez días en la citada localidad del interior paulista. “El objetivo fue fomentar la expansión del interés en las investigaciones concernientes a la PLF mediante la capacitación de jóvenes científicos que tendrán un rol global en el avance de la ciencia, y acortar la distancia entre la investigación fundamental y la investigación aplicada en la ganadería de precisión”, sostuvo Luciano Hauschild, docente de la Unesp de Jaboticabal y coordinador de la escuela.

“Brasil es uno de los mayores productores mundiales de carne bovina, porcina y de aves, por eso se ubica en una posición estratégica para adoptar la PLF. El país ya viene implementando algunas soluciones en propiedades rurales de gran porte, especialmente orientadas hacia el monitoreo de la salud animal, el control alimentario y la trazabilidad de la producción", sostuvo Hauschild.

De acuerdo con el Departamento de Agricultura de Estados Unidos (USDA), Brasil y Australia lideran las exportaciones mundiales de carne vacuna. En 2024, se espera que las exportaciones globales lleguen a 11.900.000 toneladas, con un crecimiento del 1 %. Brasil también es el mayor exportador y ocupa el tercer lugar como productor de carne de pollo, con exportaciones a 172 países. Asimismo, se ubica en la cuarta posición mundial como productor y exportador de carne porcina: exportó alrededor de 590.000 toneladas durante el primer semestre de este año, un aumento de un 2 % con relación a 2023, con el estado Santa Catarina como el mayor exportador nacional de este tipo cárnico.

Así y todo, para que las nuevas tecnologías de PLF avancen, resulta esencial aunar esfuerzos entre académicos, científicos, la industria y los agricultores, tal como lo advirtió Tomas Norton (de la Universidad Católica de Lovaina, en Bélgica) en su conferencia de apertura. “Juntos podemos desarrollar modelos eficaces e integrar conocimientos para su aplicación práctica. Este desarrollo requiere la colaboración entre investigadores, productores y actores claves como los criadores”, afirma Norton. “Caminamos rumbo a un futuro en el que habrá una integración aún mayor entre el mundo digital y el mundo físico. De este modo, podemos crear soluciones innovadoras y eficaces para el sector agrícola”, añade el investigador.

El monitoreo y la toma de decisiones

El uso de la inteligencia artificial (IA) viene sirviendo de apoyo a la toma de decisiones en la gestión agrícola con el objetivo de incrementar la eficiencia productiva, achicar costos y promover prácticas agrícolas más sostenibles, lo que incluye el bienestar animal.

Un ejemplo de ello es el uso de un algoritmo de aprendizaje automático para diagnosticar la laminitis o infosura en los animales bovinos, una enfermedad de los cascos que altera la movilidad del ganado. “El software de visión por computadora detectó 25 puntos corporales, lo que hizo a su vez posible medir variables tales como la duración y el largo del paso, la velocidad al caminar y el ángulo del lomo”, explica João Dorea (de la Universidad de Wisconsin-Madison, en Estados Unidos).

Otra aplicación de la tecnología PLF es el monitoreo del comportamiento animal. Shuwen Hu (Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation, Australia) estudia de qué manera los acelerómetros triaxiales (sensores que capturan movimientos en tres ejes) pueden medir y analizar la conducta y la actividad diaria de animales vacunos. “Pretendemos entender mejor de qué modo el comportamiento de los animales –comer, caminar, descansar o levantarse, por ejemplo– puede monitorearse con precisión mediante el empleo de estos dispositivos y suministrar insights valiosos para el manejo de la hacienda”, explica la investigadora. Esto puede desembocar en una ganadería más eficiente, más sostenible y enfocada en el bienestar animal.

Una preocupación que aumenta

El bienestar animal se ha convertido en una creciente preocupación, debido a cuestiones tanto éticas como económicas. Gustavo Venâncio da Silva (Unesp, campus Botucatu) investiga signos conductuales que pueden emplearse para detectar de manera más eficiente el dolor agudo en animales bovinos tras la castración, un procedimiento bastante común en la ganadería. “Una mejor comprensión acerca de cómo manifiestan dolor los animales puede derivar en prácticas de manejo más responsables e incrementar la eficiencia productiva al disminuir su estrés”, explica.

El uso de las tecnologías digitales hace posible el análisis de grandes volúmenes de datos, y una de sus aplicaciones consiste en la mejora, la selección y la producción de ganado de corte. Guilherme Rosa (Universidad de Wisconsin-Madison, Estados Unidos) estudia formas de combinar datos de genómica y del campo para la toma de decisiones. “Las nuevas tecnologías de monitoreo automatizado en las granjas, tales como los sensores y las cámaras, están generando una gran cantidad de datos sobre el ganado, pero se sigue aprovechando poco una buena parte de esos datos. Además, la baja de los costos de la secuenciación genética y de otras tecnologías ‘ómicas’ permite la concreción de un análisis minucioso del ganado a nivel molecular”, comenta Rosa.

Otra posibilidad del abordaje vía PLF es la predicción del crecimiento del ganado. Ariana Negreiro (Universidad de Wisconsin-Madison, Estados Unidos) estudia diversos métodos para prever las características de crecimiento y reproducción en novillas Holstein, una de las razas de ganado lechero más comunes y productivas. Uno de los métodos que Negreiro analiza se basa en los transformers o transformadores, modelos de aprendizaje automático que se valen de redes neurales complejas para detectar patrones en grandes conjuntos de datos. Sus resultados pueden ayudar a mejorar el manejo de las novillas aumentando las tasas de crecimiento y mejorando los índices reproductivos de la cría de una manera más precisa.

La acuicultura de precisión

En tanto, en la acuicultura, el concepto que más se emplea es el de Precision Fish Farming, que sigue los mismos principios de la PLF, pero, debido a que la cría ictícola se concreta básicamente en estanques, existen otras condiciones importantes que deben tenerse en cuenta. “Los peces y las gambas o camarones son sumamente sensibles a las variaciones ambientales: el oxígeno, la temperatura y el pH del agua”, explica Diogo Hashimoto, del Centro de Acuicultura de la Unesp de Jaboticabal y uno de los organizadores de la escuela. Por esta razón, los desarrollos en la acuicultura se preocupan en una buena medida con el monitoreo y la automatización de las condiciones ambientales.

En tanto, el monitoreo de los animales acuáticos se erige como el gran desafío en la cría de precisión. “La transparencia del agua puede variar mucho y esto interfiere directamente en la captación de información sobre el rendimiento de los animales. En ocasiones los mismos se encuentran en estanques excavados y no logramos siquiera visualizarlos”, afirma Hashimoto. “Además se desplazan horizontalmente y verticalmente, se mueven rápido y a 360 grados, y cambian fácilmente de ángulo”, añade.

Pero existen actualmente algunos avances tecnológicos con la mira puesta en el análisis automático de la biometría de los peces mediante el empleo de sistemas de visión por computadora. “Logramos medirlos en forma automatizada e incluso prever los filetes de los animales sin necesidad de faena, todo vía imágenes. Ahora estamos trabajando para verificar vía imágenes de video si los peces están estresados o si responden al estrés”, añade el investigador.

Otro ejemplo de los investigadores del Centro de Acuicultura de la Unesp lo constituye un software innovador para efectuar la biometría del pacú blanco (Piaractus mesopotamicus). Mediante técnicas de deep learning o aprendizaje profundo, el programa informático automatiza las mediciones en tiempo real analizando fotos de los peces e identificando partes específicas del cuerpo, tales como la cabeza, el cuerpo, la pelvis y las aletas. Esto hace que el proceso de selección genética se vuelva menos estresante para los peces, ya que no es necesario su manipuleo para efectuar las mediciones, y disminuye los riesgos de que contraigan enfermedades. Asimismo, el software permite integrar datos genómicos, lo que acelera el mejoramiento genético sin necesidad de sacrificar a los peces, lo que puede incrementar la productividad en forma sostenible (lea más en: agencia.fapesp.br/40300).

* Con información de la Asesoría de Comunicación del Programa de Posgrado en Acuicultura de la Unesp de Jaboticabal.