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PRIMERA PARTE: CONTEXTO Y CONCEPTOS

MVZ. Sergio Aguilar Martínez

Gerente de Nutrición en Porcinos Wisium

CONTEXTO

Los expertos estiman que en el año 2050 nuestro planeta tendrá cerca de 9,800 a 10,000 millones de habitantes. El aumento de la población viene acompañado por un aumento en la demanda mundial de alimentos, pero cada vez hay menos tierras aptas para el cultivo. Producir un 30-40 por ciento más de alimentos para los millones de personas que se incorporarán de aquí a 2050 y al mismo tiempo combatir el hambre y la pobreza es una tarea que necesita de cambios sustanciales en la forma de producir proteína de origen animal.

La Inteligencia Artificial (IA) es una de las tecnologías con más perspectivas de crecimiento de hoy en día, las organizaciones que han implementado IA han crecido más en los últimos años que aquellas que siguen con sistemas tradicionales. La IA es una tecnología clave en todas las Industrias por todas las ventajas que aportan y todas aquellas que quieran iniciar un proceso de transformación digital tendrían que adoptarla en sus procesos. Por supuesto la industria porcina no es la excepción.

Lo primero que nos tenemos que preguntar es ¿cómo lograr una producción de proteína de origen animal de buena calidad, que sea sostenible, segura y que además pueda satisfacer la demanda futura? Aunado a esto, la producción porcina se enfrenta actualmente a grandes desafíos, en primer lugar está aumentando la preocupación sobre la salud animal en relación con la salud humana y la seguridad alimentaria. Otro desafío importante es el impacto ambiental del sector ganadero el cual se encuentra en el ojo de huracán al relacionarlo con el cambio climático y contaminación de aguas y tierras. Por último aunque no menos importante, la sociedad cada vez toma más conciencia sobre el bienestar de los animales y en algunos países ya se han tomado medidas para garantizarlo. Todos estos desafíos son un reto para que el porcicultor continúe produciendo carne y generando fuentes de trabajo.  

¿QUÉ ES LA PORCICULTURA DE PRECISIÓN?

Una herramienta que puede brindar oportunidades reales es la Porcicultura de Precisión (PLF por sus siglas en ingles Precision Livestock Farming). A diferencia de los sistemas de producción anteriores, los sistemas PLF tienen como objetivo ofrecer un sistema de control y gestión en tiempo real que se centra en mejorar la calidad de vida de los animales al percatarse cuando surgen problemas para que el porcicultor pueda tomar acciones inmediatas, un animal sano en un entorno óptimo tiene un mejor rendimiento además que los impactos ambientales también se verán reducidos.

Uno de los primeros en describir la Porcicultura de Precisión fue Wathes et al. (2008) la cual la definió como “la gestión de la producción ganadera utilizando los principios y la tecnología de la ingeniería de procesos”, y es el principal medio por el cual se utilizarán sensores y/o robots inteligentes en la producción. La PLF también se conoce como “sistemas de gestión integrada” y se basa en el monitoreo automático del ganado y los procesos físicos relacionados. Más recientemente Vranken, E. & Berckmans, D. (2017) la describen como “Una serie de prácticas destinadas a aumentar la capacidad del productor para mantener el contacto con animales individuales a pesar de la creciente intensificación de la producción. Su objetivo es lograr una producción económica, ambiental y socialmente sostenible a través de la observación, la interpretación del comportamiento y el control del grupo más pequeño posible de animales.

La Porcicultura tradicional se puede abordar desde los enfoques de las ciencias formales, ciencias naturales y ciencias sociales para entender la ruralidad de la producción animal, la PLF está acompañada de la Gestión Empresarial (GE) que es un proceso orientado al desarrollo de habilidades, destrezas y competencias necesarias para que una unidad de negocio permanezca en el mercado ejerciendo cierta actividad productiva. Un sistema de precisión aplicado a temas pecuarios está compuesto por: un sensor que genera datos, un modelo que proporciona una interpretación de los datos, administración del proceso de toma de decisiones y finalmente la ejecución de dicha decisión.

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SEGUNDA PARTE: EJEMPLOS DE SISTEMAS DE PORCICULTURA DE PRECISIÓN

Para garantizar un seguimiento preciso y continuo de los animales en forma individual en una explotación moderna, hoy en día se necesitan tecnologías fiables y asequibles que les ayuden a realizar la gestión diaria de las tareas. La PLF parece ser la única forma realista de apoyar a los porcicultores y otras partes interesadas en la cadena de producción en un futuro próximo y al mismo tiempo hacer frente a la creciente demanda de carne.

SENSORES, RECONOCIMIENTO E IDENTIFICACIÓN ANIMAL

La identificación de animales permite volver a tratar a sus animales como individuos en lugar de como un rebaño o manada. El cuidado individual de los animales podría facilitar la provisión de dietas adaptadas individualmente y el control ambiental. Ambos tienen un efecto enorme y por lo tanto potencial en la mejora de la productividad y el bienestar. La identificación individual y el seguimiento de los animales es un paso importante para mejorar la trazabilidad de los productos pecuarios a lo largo de la cadena de suministro. La identificación animal individual puede hacerse técnicamente mediante varios métodos, que se enumeran enseguida:

Los métodos de identificación individual, que se utilizan actualmente en la industria porcina y en la investigación, incluyen la identificación por radiofrecuencia, el reconocimiento óptico de caracteres y el reconocimiento facial.

Una tecnología bien establecida para la identificación de los cerdos es el chip Identificación por radiofrecuencia. El dispositivo se implanta generalmente en aretes en las orejas.  La onda de radio (ya sea de frecuencia baja, alta o ultra alta) es el medio de comunicación entre el circuito dentro del arete y un lector RFID.

Un sistema de identificación de bajo costo es el reconocimiento óptico de caracteres el cual detecta caracteres de texto impreso, ya sean sellados o escritos (por ejemplo, placas de matrícula, códigos de barras, códigos QR). En la producción porcina, el reconocimiento óptico incluye caracteres en aretes, símbolos o números pintados

Un ejemplo de identificación individual de cerdos sin marcadores es el reconocimiento facial, desarrollado inicialmente con fines de identificación, seguimiento y vigilancia en seres humanos. En trabajos publicados se ha logrado reconocimiento de fotos con un 77% de precisión y aumenta a 98% cuando la lectura incluye la región del ojo. El algoritmo que se usa reconoce cerdos de tres regiones: el hocico y las arrugas por encima del hocico, las marcas predominantes en la parte superior de la cabeza y las regiones de los ojos. Esta tecnología es prometedora debido a la velocidad de reconocimiento (620 imágenes/seg).

MONITOREO DE LA INGESTA DE AGUA.

El monitoreo del consumo de agua por parte de los cerdos es una de las herramientas más simples, pero a su vez muy efectiva ya que nos brindan información muy precisa y nos ofrece la posibilidad de monitorear el desempeño de los animales. La ingesta de agua se puede controlar a nivel de granja, de caseta, a nivel de corral o incluso a nivel de cada animal en forma individual. Las diferencias que se presenten entre el consumo de agua esperado y el consumo medido son palpables de inmediato, lo que nos permite realizar acciones antes de que cualquier desviación pueda afectar el bienestar, productividad o la salud de los cerdos. Una desviación en la relación agua-consumo de alimento durante el día suele ser una señal temprana de problemas de salud. Por ejemplo, se sabe que mediante el monitoreo del consumo de agua en cerdos jóvenes, se puede detectar un brote de una enfermedad (diarrea) aproximadamente un día antes de que se observen signos en los cerdos. Además, este sistema advierte cuando se presentan anomalías en el caudal mínimo o máximo de agua detectando bloqueos o fugas en una fase muy temprana.

El registro de agua también ayuda a aplicar estrategias de medicación o suplementación adecuados, por lo tanto, es importante que los productores o encargados sepan y analicen exactamente cuándo el consumo de agua está en el nivel más alto durante el día y así poder dosificar el medicamento en forma adecuada (mg/kg de peso).

DETECCIÓN DE ENFERMEDADES RESPIRATORIAS

La tos es uno de los mecanismos de defensa del organismo contra la entrada de material extraño al sistema respiratorio. Clínicamente, la tos es uno de los síntomas más frecuentes en muchas enfermedades que afectan las vías respiratorias y es un síntoma temprano de algunas enfermedades. Se trata de una bioseñal natural que indica un posible problema de salud. Es bien sabido que la tos se asocia a una expulsión repentina de aire, que se acompaña de un sonido típico, los cambios en las características del sonido al toser pueden reflejar condiciones patológicas en los cerdos. Los sonidos de la tos se clasifican generalmente de acuerdo con la observación empírica, por esta razón, los clínicos o encargados experimentados reconocen verazmente la incidencia de tos y la frecuencia de aparición como una alarma natural, desafortunadamente la atención humana cercana no es tan viable hoy en día debido a la gran cantidad de animales con los que se encuentran las granjas actualmente. Aunado a lo anterior, la aparición de tos en los cerdos también depende de la velocidad del aire, ventilación, temperatura y las condiciones del alojamiento. También se observan efectos de variables ambientales como el amoníaco y la concentración de polvo.

El registro objetivo del sonido de la tos como herramienta de diagnóstico aún está en desarrollo en la práctica veterinaria actual en comparación con el registro del electroencefalograma (EEG), electromiograma (EMG), electrocardiograma (ECG), etc. Existen dos posibilidades para el registro y análisis del sonido de la tos, la primera es la medición de la presión acústica que lo acompaña en forma de amplitud temporal, el otro utiliza análisis de frecuencia del sonido. Los sonidos asociados con la tos pueden registrarse como un “tussifonograma” como lo describió Korpas et al. (1996) y analizarse con respecto a la forma, duración, intensidad, componentes de frecuencia, etc.

Las patologías respiratorias están muy extendidas en las granjas porcinas, su incidencia y prevalencia son elevadas, la importancia de estas enfermedades debe considerarse desde una perspectiva tanto económica como de salud ya que se puede experimentar pérdidas sustanciales debido a las altas tasas de mortalidad en la engorda que pueden llegar hasta el 15% o una caída en la producción como resultado de la alteración de la conversión alimenticia y menor tasa de crecimiento.

Dado que el sonido que se produce al toser tiene características especiales cuando el sistema respiratorio está infectado, la capacidad de etiquetar los diferentes sonidos para permitir el reconocimiento temprano de aquellos que nos preocupan sería de gran utilidad para la detección temprana de enfermedades y aplicar acciones específicas como aislamiento de animales individuales y/o tratamientos con antibióticos. Ya se han validado los algoritmos para distinguir entre toses de cerdo. Inicialmente, estos algoritmos fueron capaces de distinguir entre diferentes sonidos, luego entre toses y otros sonidos, y más recientemente entre toses patológicas y no patológicas, la validación de campo de estos algoritmos ha demostrado que son capaces de clasificar correctamente la tos en el 86% de los casos.

MONITOREO DE LA SALUD MEDIANTE ANÁLISIS DE COMPORTAMIENTO

Ahora es posible monitorear animales usando cámaras normales con una velocidad de imagen de hasta 25 imágenes por segundo. Además, es posible desarrollar muchos algoritmos de monitoreo diferentes que son fáciles de implementar utilizando cámaras de visión superior colocadas en puntos estratégicos en granjas. El índice de ocupación y de actividad de una zona específica se calcula a partir de la distribución espacial de los animales detectados por cámaras de visión superior. Por ejemplo si el índice de ocupación de las áreas de alimentación y bebederos en cerdos jóvenes es bajo, aunque estas se encuentren operando correctamente, indica que algo anda mal con la temperatura ambiental, esto se detecta e inmediatamente genera un mensaje de alarma que el encargado puede verificar e identificar el problema.

El sistema traduce las imágenes adquiridas en índices de distribución (ubicación y proximidad del animal) y actividad (posición y movimiento del animal). Las imágenes se han utilizado para estimar el peso de los cerdos, el comportamiento agresivo, los patrones de marcha, la postura y el comportamiento de la cerda durante la lactancia. Inicialmente se han utilizado cámaras bidimensionales (2D), las cuales proporcionaron información digital suficiente que se pudo monitorear y estimar las tasas de crecimiento de los cerdos. Sin embargo, los sensores de estas cámaras requieren una iluminación ambiental adecuada y un fondo contrastante, (p. ej un cerdo blanco sobre el piso oscuro). Por su parte los sensores tridimensionales basados en profundidad (cámara 3D) están equipadas con un lente de alta definición, un iluminador infrarrojo y un sensor de profundidad. Los infrarrojos son muy importantes durante la escasa iluminación o la observación del comportamiento nocturno.

Ejemplos para relacionar lo captado por la cámara con el comportamiento del cerdo

Etograma de las observaciones en video.
ComportamientoDescripción
AlimentaciónEl cerdo tiene la cabeza en el comedero
  BebiendoEl cerdo tiene la boca sobre el bebedero
  AgonalEl cerdo está realizando o recibiendo, golpes de cabeza a cabeza, haciendo palanca o    montando
  InactivoEl cerdo está acostado, de pie, sentado, arrodillado; incluye orinar y defecar.
  SocialEl cerdo está realizando interacciones táctiles sociales: olfatear o mordisquear a otros cerdos, empujar a un grupo de otros cerdos
  ExploratorioEl cerdo está realizando interacciones físicas con el corral: husmeando y mordisqueando el piso o los materiales del corral.
  ActivoEl cerdo camina, corre, rueda, salta.

DETECCIÓN DE PESO AUTOMATIZADA.

La medición de la ganancia de peso vivo es una de las medidas más importantes que se deben realizar en las explotaciones ya que la velocidad de crecimiento afectará tanto al rendimiento financiero de la empresa como la composición corporal final de los animales. Tradicionalmente, las mediciones de la tasa de crecimiento se realizan pesando periódicamente un grupo de animales representativos y calculando la tasa de crecimiento utilizando aritmética simple. Sin embargo, este método requiere mucho tiempo y es estresante tanto para los trabajadores como para los animales.

Inicialmente aparecieron en el mercado sistemas cuyo objetivo era facilitar las mediciones de peso vivo mediante la introducción de un conjunto de básculas en un área entre los corrales o secciones de las casetas, sin embargo los desafíos del manejo asociados con la operación de estos sistemas y el mismo costo de los sistemas limitaron su adopción. Por lo tanto, se han iniciado varios proyectos para desarrollar sistemas de medición de animales vivos utilizando técnicas de análisis de imágenes. Los desafíos técnicos asociados con el funcionamiento de los sistemas de análisis de imágenes en condiciones de campo son difíciles y las condiciones de iluminación variables presentes en las granjas limitaron la adopción de estos sistemas. Sin embargo, estudios recientes han demostraron la viabilidad técnica y hasta cierto punto económica de estos sistemas. Los sistemas de pesaje basados en técnicas de análisis de imágenes están diseñados para determinar el peso de un individuo o grupo de animales con una precisión aceptable al correlacionar las medidas dimensionales de los animales con el peso.

El principio de la detección automática de peso mediante análisis de imágenes de video es, en teoría, bastante simple, pero en la práctica, más desafiante. Primero, el cuerpo del cerdo debe segmentarse del fondo del corral, en segundo lugar, las características corporales del cerdo se determinan en el cuerpo segmentado del cerdo y se utilizan para calcular las características relacionadas con el cerdo, como el área corporal, la longitud y el ancho del cuerpo, etc. en el último paso, estas características se relacionarán con el peso corporal del animal por un modelo matemático como un modelo de regresión lineal. Los sistemas comerciales actuales alcanzan una precisión de menos de 1,5 kg.

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