Aprovechamiento de los conocimientos basados en la inteligencia artificial para una gestión ganadera de precisión en el sector lácteo
Por Nial O’Boyle
En medicina, la inteligencia artificial (IA) ha revolucionado la detección de tumores al identificar anomalías mínimas en las pruebas de imagen, a menudo antes de que aparezcan los síntomas.
Los modelos de aprendizaje profundo superan ahora a los médicos en la detección de tumores en fase inicial, no porque sustituyan el criterio de los expertos, sino porque ofrecen un análisis constante, de alta frecuencia y libre de fatiga. No se trata necesariamente de la identificación cuando se comparan en una prueba comparativa, sino de la capacidad de la IA para mantener la coherencia, con una frecuencia y una resistencia que el ser humano no puede igualar.
Llevándolo a la sala de ordeño
Los fundadores de CattleEye —el director ejecutivo Terry Canning y el director técnico Adam Askew— contaban con una combinación perfecta de experiencia en software de gestión de rebaños basado en la nube y en la gestión de este tipo de detección de tumores potenciada por IA. Consiguieron atraer a varios científicos con experiencia en esta tecnología, aplicando principios similares a un problema muy diferente: la cojera en las vacas lecheras.
Evaluar la movilidad a gran escala, con la frecuencia y la regularidad necesarias, resulta extremadamente difícil. Aplicando los mismos principios que mejoraron la detección de tumores, CattleEye ha permitido evaluar la movilidad de las vacas con la misma precisión que un veterinario cualificado, pero a diario en lugar de mensualmente o trimestralmente.
Al igual que con la detección de tumores, es posible identificar los problemas de forma temprana, lo que permite intervenir para mejorar los resultados y reducir los daños a largo plazo. Cuando se evalúa a cada vaca a diario, los responsables del rebaño pueden ir más allá de los promedios de la población y centrarse en la evolución del estado físico de cada animal; así, detectan los casos atípicos, ajustan las raciones con mayor rapidez y actúan antes de que el rendimiento se vea afectado. Además, a diferencia de la puntuación manual, que resulta poco práctica en explotaciones grandes, la puntuación automatizada del estado corporal (BCS) se adapta sin esfuerzo a rebaños de más de 1000 vacas, sin aumentar la carga de trabajo.
Ampliación de BCS
BCS aprovecha esos mismos principios para ofrecer nuevos conocimientos sobre la gestión de las vacas lecheras. BCS es una evaluación visual o táctil de las reservas de grasa, que suele realizarse en una escala del 1 al 5. Los evaluadores experimentados palpan y observan zonas clave (grupa, base de la cola y lomo) para asignar las puntuaciones.
Sin embargo, la puntuación manual requiere mucho trabajo y es subjetiva, lo que da lugar a inconsistencias. Los observadores cualificados suelen discrepar, y los errores de puntuación son habituales. En la práctica, resulta difícil puntuar con frecuencia a rebaños grandes, por lo que muchos cuentan con datos limitados sobre el estado corporal, lo que dificulta una gestión precisa de la nutrición y la salud.
CattleEye resuelve este problema. Siachos et al. (2024), de la Universidad de Liverpool, validaron el módulo BCS de CattleEye. En comparación con las puntuaciones humanas (9657 observaciones emparejadas), la IA mostró una concordancia sustancial (κ ponderado ≈0,69) con los expertos, con un 84,6 % de las puntuaciones dentro de ±0,25 BCS y un 94,8 % dentro de ±0,5.
La mejora de las capacidades humanas
La mejora de las capacidades humanas mediante el uso de herramientas de IA como CattleEye permite obtener estimaciones frecuentes e imparciales de cada vaca. En lugar de basarse en unas pocas puntuaciones de estado corporal por cada lactancia, los ganaderos disponen ahora de cientos de datos por animal, lo que transforma el BCS de una instantánea periódica en una señal continua. Esto permite un seguimiento constante de todo el rebaño que facilita la optimización de la alimentación, la gestión de la fertilidad y la detección precoz de animales en riesgo.
Lo más importante es que permite gestionar rebaños grandes con la misma atención que los pequeños, sin la carga de trabajo que ello supone. Al igual que ocurre con la detección de tumores en radiología, el verdadero cambio no radica en sustituir el criterio humano, sino en proporcionar la información adecuada, en el momento oportuno, para poder actuar.
Si desea obtener más información sobre cómo la inteligencia artificial puede contribuir al bienestar animal en su granja, póngase en contacto con el equipo en contact@cattleeye.com
