¿Qué es el Machine learning y cómo se ha empleado en investigaciones en ganadería?

En español se traduce como aprendizaje automático y hace referencia a la capacidad de una máquina o software para aprender mediante la adaptación de su programación a la entrada de datos. Aprenda en qué se ha utilizado en relación con las vacas.

La Facultad de Agricultura y Ciencias de la Vida (de Virginia Tech en Estados Unidos) reveló hace pocos días que investigadores están trabajando en un método para identificar de manera eficaz cuáles novillas podrán reproducirse con éxito, ahorrando recursos, tiempo y dinero.

Usaron el big data y análisis de última tecnología con algoritmos de aprendizaje automático para encontrar marcadores genéticos tanto en vacas que han quedado preñadas como en las que lo están. (Lea: Vacas conectadas, la ganadería 4.0 llega a granjas españolas)

Estos algoritmos se aplicaron en los datos obtenidos de dos sesiones de reproducción, lo que permitió obtener una cantidad significativa de información y el fortalecimiento de la capacidad de predecir los marcadores asociados con el resultado de la preñez.

“Esto ayudará a los granjeros a asignar adecuadamente los recursos en sus granjas y aumentar la eficiencia de producción vaca-becerro mientras minimiza la pérdida potencial”, aseguró Fernando Biase, profesor asistente en el Departamento de Ciencias Animales y Avícolas.

Y agregó para el portal de noticias de la universidad: “El 15 % de las novillas que no quedan preñadas en su primera temporada de reproducción causan una cantidad considerable de pérdidas económicas que el productor no traerá de vuelta a la granja”.

El experto recibió USD 475 000 del Departamento de Agricultura de EE. UU. para realizar la investigación sobre qué tan temprano se podrían identificar estos marcadores genéticos. (Lea: Con mayor conectividad y tecnología se fortalecerá el campo colombiano)

El retorno económico de las novillas se determina por la cantidad de terneros que producen durante su vida. Además, los ganaderos gastan una gran cantidad de energía y recursos para que una vaca produzca un ternero alrededor de los dos años de edad.

Esta investigación abre la puerta a una mejor asignación de recursos para los criadores, pues a través de un simple análisis de sangre, se podría determinar la probabilidad de que se determinara la tasa de reproducción de las vaquillas.

Predecir cojeras

Otro uso del machine learning en ganadería es la detección temprana de cojeras, combinando algoritmos de aprendizaje automático con datos que se recogen de sensores colocados en las patas de los animales, como conteo de pasos, el tiempo de reposo y los cambios por hora.

Estos datos se analizan en la nube y las anomalías se envían al dispositivo móvil de los agricultores para tratar a los animales afectados de inmediato y evitar mayores problemas. (Lea: Así contribuyen las herramientas tecnológicas al desarrollo del agro 4.0)

A diferencia de un enfoque general, este caso personaliza los modelos de datos para ajustarse a medida que cambian las condiciones climáticas y agrícolas. Al detectar la cojera temprana antes de que pueda ser capturada visualmente, los costos del tratamiento disminuyen mientras se mejora el bienestar animal.