Startup utiliza algoritmos y genética para aumentar las ganancias en la venta de proteína animal

Inteligencia artificial y herramientas genómicas transforman datos recopilados en campo en previsiones económicas para bovinos, pollos y peces

Por Roseli Andrion  |  Agência FAPESP – Al igual que los seres humanos, los animales de cría, como bovinos, aves y peces, tienen metabolismo, fisiología y genética propios, que determinan sus ritmos de aumento de peso. En consecuencia, algunos animales engordan mucho más rápido que otros bajo el mismo sistema de cría, lo que reduce la productividad del sector.

Para ayudar a los productores a transformar esta variabilidad biológica en previsibilidad económica, la startup brasileña @Tech desarrolló una plataforma de inteligencia artificial que predice el momento ideal para la comercialización de los animales con semanas de antelación.

La solución estima cuánto dinero puede generar todavía un animal si permanece en la propiedad, resume el ingeniero agrónomo Marcos Iguma, director de operaciones de @Tech. “A partir de la información generada en las haciendas, es posible aumentar las ganancias de la operación incluso antes de que un lote sea enviado al frigorífico”, dice el investigador a Agência FAPESP.

El proyecto, apoyado por el programa Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas (PIPE, por sus siglas en portugués), de la FAPESP, y por la Asociación Brasileña de Desarrollo Industrial (ABDI), combina zootecnia, economía, genética, inteligencia artificial, big data y visión por computadora.

La investigación comenzó en los laboratorios de la Escuela Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq) de la Universidad de São Paulo (USP), donde la startup fue creada en 2013. La primera solución desarrollada fue la plataforma Beef Trader. El sistema utiliza datos de básculas instaladas en puntos estratégicos por donde circulan los animales en confinamiento, que registran su peso cuando se dirigen al comedero o al bebedero sin afectar su comportamiento, ya que no hay intervención humana ni procedimientos de manejo estresantes durante el proceso.

Los datos se combinan con información zootécnica individual e indicadores económicos en tiempo real, como el precio de la arroba. A partir de ello, la herramienta proyecta el desempeño futuro del rebaño y calcula diferentes estrategias de comercialización. “Puede estimar, por ejemplo, cuál sería la ganancia si todos los animales se vendieran el mismo día y cuánto podría aumentar ese valor si el lote se dividiera para su comercialización en diferentes fechas”, explica Iguma.

Este manejo, conocido como “descascarado de lotes”, permite retirar antes a los bovinos con baja conversión alimenticia y ahorrar en su alimentación. En las pruebas realizadas por la empresa, la estrategia aumentó hasta un 30 % la rentabilidad de la ganadería bovina de carne. “La principal diferencia no radica en hacer un seguimiento del crecimiento de los animales, sino en anticipar decisiones que normalmente dependen de la experiencia del productor”, señala Iguma.

Al retirar primero a los animales que ya han perdido eficiencia, el productor reduce los gastos en el rubro más costoso de la actividad y mantiene en engorde únicamente a los ejemplares que todavía presentan potencial de retorno económico. Mientras tanto, los animales con un desempeño superior permanecen más tiempo en la hacienda para alcanzar su mayor valor comercial.

ADN de la rentabilidad

Paralelamente a este trabajo, los investigadores de la startup perfeccionaron un indicador ampliamente utilizado en programas de mejoramiento genético: la diferencia esperada en la progenie (DEP). Mientras que las DEP tradicionales evalúan características como el aumento de peso, la habilidad materna y la fertilidad, la metodología de @Tech combina información sobre el desempeño de los animales con análisis obtenidos a partir de predicciones genómicas para anticipar el potencial de rentabilidad transmitido por toros y hembras reproductoras a sus descendientes.

A partir del ADN obtenido de muestras de pelo de la cola del animal, la plataforma identifica las combinaciones genéticas directamente relacionadas con el retorno financiero. De esta manera, los investigadores detectaron regiones específicas del ADN asociadas a características genéticas que generan rentabilidad económica.

Con ello, independientemente del animal, es posible estimar el potencial de ganancias ya en la fase de engorde, una solución que, según los investigadores de la empresa, es única en el mundo. El uso de la tecnología ya se está expandiendo a diferentes razas de ganado de carne, así como a razas cebuinas utilizadas para la producción de carne y, más recientemente, a la ganadería lechera.

En la producción de proteína animal, la alimentación de los animales representa más del 70 % de los costos. Como los gastos fijos de la hacienda —salarios de los empleados y facturas de electricidad, por ejemplo— existen independientemente del desempeño del rebaño, las ganancias reales del productor dependen directamente de la eficiencia biológica del ganado. “Al identificar tempranamente qué animales han perdido eficiencia, el productor evita gastar recursos en aquellos que ya alcanzaron su mejor desempeño”, explica Iguma.

Datos del Instituto Brasileño de Geografía y Estadística (IBGE) indican que anualmente se sacrifican alrededor de 32 millones de bovinos y 6 mil millones de pollos en el país. En este contexto, el ahorro de algunos kilos de alimento por animal representa millones de reales ahorrados en la cadena de producción. Por ello, hacer un seguimiento detallado de la conversión alimenticia —es decir, cuánto come el animal y cuánto de ese alimento transforma efectivamente en carne— determina la capacidad del productor para garantizar la rentabilidad del lote.

Nuevos mercados

Según el IBGE, Brasil posee el mayor rebaño comercial de bovinos del mundo y ocupa una posición destacada en la producción y exportación de carne bovina y de pollo. “Utilizar mejor los recursos naturales en la producción de proteína animal es una necesidad ante el crecimiento de la demanda mundial de alimentos”, destaca Iguma.

Esta percepción llevó a @Tech a ampliar sus investigaciones hacia la avicultura: los algoritmos cruzaron las cercas de la ganadería bovina y llegaron a las granjas avícolas con Poultry Trader. Mientras que el ganado puede monitorearse individualmente, la identificación individual de los pollos resulta inviable, ya que un galpón alberga decenas de miles de aves al mismo tiempo.

El software se integra entonces a las bases de datos de las propias agroindustrias, que contienen información sobre pesajes por muestreo, así como sobre los volúmenes de alimento y agua suministrados a los animales. Con base en esos datos, el sistema indica el momento en que las aves deben enviarse al sacrificio para maximizar la rentabilidad del proceso y optimizar la logística. Actualmente, alrededor de 400 instalaciones avícolas de São Salvador Alimentos utilizan la tecnología desarrollada por @Tech.

Más recientemente, la startup inició un proyecto piloto comercial para la piscicultura, denominado Fish Trader. La tecnología utiliza sensores subacuáticos y técnicas de visión por computadora para superar el principal obstáculo del proceso: la recopilación de datos biométricos de peces nativos. El método evita tener que sacar a los peces del agua para pesarlos y medirlos, actividades que aumentan el estrés de los animales, perjudican el índice de conversión alimenticia y alteran parámetros vitales como la temperatura y el pH del ambiente acuático.

Indicadores ambientales

Además del beneficio económico directo, el control del engorde favorece la sostenibilidad. Según la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO), la ganadería es responsable de alrededor del 14,5 % de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero de origen antropogénico (derivadas de actividades humanas), lo que aumenta la importancia de las tecnologías destinadas a un uso más eficiente de los recursos.

La plataforma de @Tech genera indicadores ambientales, incluidas estimaciones del consumo de agua, la producción de desechos y las emisiones equivalentes de gases de efecto invernadero, información cada vez más exigida por frigoríficos, inversionistas y compradores internacionales. Con clientes en Brasil, Paraguay y Bolivia, la startup apuesta por que las decisiones basadas en evidencias pueden aumentar simultáneamente la rentabilidad y la eficiencia de la producción animal.

Al proporcionar indicadores ambientales, la herramienta responde a exigencias cada vez más presentes en los mercados internacionales y puede ayudar a los productores a hacer un seguimiento de las metas relacionadas con la eficiencia y las emisiones de la actividad. @Tech ya cuenta con estructuras de gobernanza en Estados Unidos y realiza prospecciones activas en Australia, y pretende llevar sus tecnologías a esos mercados. “Ese es el papel de la investigación científica: transformar el conocimiento en soluciones que lleguen al campo y ayuden a los productores a tomar mejores decisiones”, resume Iguma.