La visión artificial llega a la ganadería para ayudar a tomar decisiones

La visión artificial es una tecnología que permite a las computadoras analizar imágenes y videos para obtener información valiosa. Para ello, se utilizan algoritmos avanzados que pueden clasificar imágenes, detectar objetos y extraer características importantes.

En la ganadería, este desarrollo se usa para evaluar varios aspectos del ganado, como la cantidad de alimento que consume, el peso corporal, la condición física, el puntaje de condición corporal, el estado de salud y el desempeño reproductivo. (Lea en CONtexto ganadero: La inteligencia artificial revoluciona la ganadería con estas herramientas)

Así lo indicó un estudio publicado en Animal Frontiers, donde sus autores, Guarnido López y otros de la Universidad Texas A&M en Estados Unidos, afirmaron que “la visión artificial representa una herramienta valiosa para ayudar a los productores de ganado a tomar decisiones”.

Como explicaron en su introducción, integrarla en la ganadería de precisión tiene el potencial de transformar el monitoreo y optimización de la producción animal.

Al reemplazar métodos tradicionales basados en trabajo manual con algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, se mejora la eficiencia en alimentación, detección temprana de enfermedades y automatización de tareas. Esto permite una toma de decisiones más precisa y rentable.

Si bien la visión artificial es “aplicable a todos los animales de ganado, la mayor parte del desarrollo actual de algoritmos para su uso se lleva a cabo para la producción porcina, dada la disponibilidad de recursos y la aplicación relativamente sencilla de la CV para registrar animales alojados en interiores”.

Beneficios de la visión artificial en la ganadería

El uso de esta tecnología en el campo puede traer numerosas ventajas, entre ellas:

1. Mejorar la alimentación del ganado: La visión artificial permite estimar el consumo individual de alimento, lo que ayuda a ajustar la dieta de cada animal y evitar ineficiencias. Como menciona el estudio, “la IA puede mejorar el impacto económico al corregir ineficiencias en la alimentación”.
2. Detectar enfermedades de manera temprana: Al analizar el comportamiento y la apariencia del ganado, la IA puede “disminuir las pérdidas de productividad debido a la detección temprana de enfermedades en vacas lecheras” como mastitis, laminitis, entre otras.
3. Optimizar la reproducción: La tecnología puede identificar con precisión los signos de celo en las vacas, facilitando la inseminación en el momento adecuado y mejorando la fertilidad del hato.
4. Reducir el trabajo manual: La visión artificial permite automatizar tareas que antes requerían mucho tiempo y esfuerzo, como la evaluación de la condición corporal de los animales.

Retos y desafíos

A pesar de sus beneficios, la visión artificial todavía enfrenta algunos desafíos para ser aplicada en la producción pecuaria. Uno de los principales problemas es que los modelos de IA deben ser entrenados con grandes cantidades de datos para funcionar correctamente.

Como señaló el estudio, “la implementación de esta tecnología en las granjas enfrenta desafíos importantes, incluida la falta de bases de datos disponibles públicamente para validar y mejorar los algoritmos”.

Otro desafío importante es el ambiente en el que opera la tecnología. Factores como el clima, la luz, la densidad del ganado y las condiciones del terreno pueden impactar en la precisión de los algoritmos.

Un tercer reto es que muchos ganaderos todavía no están familiarizados con estas herramientas, lo que dificulta que sean adoptadas de forma masiva.

¿Hacia dónde va esta herramienta?

El objetivo a largo plazo es que la visión artificial se implemente en las fincas para realizar análisis en tiempo real. Esto permitiría a los productores obtener información inmediata sobre sus animales y tomar decisiones más rápidas y precisas. (Lea en CONtexto ganadero: Lanzan herramienta de inteligencia artificial para monitorear el bienestar de las vacas)

Para que esto sea posible, es necesario seguir investigando y mejorando los algoritmos utilizados. Según el estudio, “los algoritmos de visión artificial deben ser capaces de recopilar datos confiables en la granja en tiempo real, que puedan usarse para desarrollar algoritmos que ayuden a las decisiones de los ganaderos”.

Entre estos, destacaron aspectos como un peso de destete más acertado, una nutrición más precisa basada en la estimación de los requisitos de los animales (basada en el rendimiento animal registrado a través de cámaras), el descubrimiento temprano de enfermedades y una detección más eficiente del estro para mejorar la fertilidad del hato.

Vea un ejemplo de cómo se ve la visión artificial analizando el ganado, de la empresa Cattle Care: