AUSTIN, Texas.- A medida que la industria láctea adopta cada vez más la automatización con el uso de sensores y robótica, los investigadores de Texas A&M AgriLife están ayudando a los productores a aprovechar esta tecnología en evolución para ayudar a optimizar la producción y mejorar la salud y el bienestar del ganado lechero.
El Dr. Sushil Paudyal, profesor adjunto de ciencias lácteas en el Departamento de Ciencias Animales de la Facultad de Agricultura y Ciencias de la Vida de Texas A&M , lidera estas iniciativas.
Encabeza una investigación que aplica inteligencia artificial, IA y aprendizaje automático para recopilar datos avanzados en tiempo real sobre las granjas, desarrollando sistemas que facilitan la detección temprana de enfermedades, la toma de decisiones informada y la adopción rentable de la robótica.
“Los sistemas basados en sensores, la IA y el análisis en tiempo real están transformando la forma en que las lecherías toman decisiones diarias”, afirmó Paudyal. “Pero para ser eficaces, estas tecnologías deben ser adaptables, actualizables y adaptadas a las necesidades individuales de cada explotación”.
Los sistemas basados en sensores, la IA y el análisis en tiempo real están transformando la forma en que las lecherías toman decisiones diarias. Pero para ser eficaces, estas tecnologías deben ser adaptables, actualizables y adaptadas a las necesidades individuales de cada explotación.
Los sistemas basados en sensores, la IA y el análisis en tiempo real están transformando la forma en que las lecherías toman decisiones diarias. Pero para ser eficaces, estas tecnologías deben ser adaptables, actualizables y adaptadas a las necesidades individuales de cada explotación.
CONSTRUYENDO EL FUTURO DE LOS PRODUCTOS LÁCTEOS BASADOS EN DATOSEl laboratorio de Paudyal se centra en la investigación práctica y tecnológica que ayuda a los productores a anticiparse a los desafíos cambiantes, como el aumento del estrés térmico y la dinámica laboral cambiante. Los modelos tecnológicos pueden detectar enfermedades de forma temprana, optimizar el manejo de las vacas y aumentar la eficiencia en las explotaciones lecheras. Paudyal ya ha implementado con éxito modelos para detectar cojera, mastitis y estrés térmico en vacas lecheras individuales, utilizando algoritmos de análisis avanzados entrenados con imágenes de cámaras y señales de comportamiento.
“En este momento, estamos desarrollando modelos de eficiencia agrícola basados en aprendizaje automático para sistemas de ordeño robótico, con el objetivo de identificar tiempos de inactividad y fallas en el ordeño”, afirmó.
En la reciente Conferencia sobre Ganadería de Precisión de Estados Unidos en Lincoln, Nebraska, Paudyal y su equipo destacaron algunas de sus investigaciones:
Evaluación de los efectos del estrés térmico en la eficacia de los sistemas de ordeño robótico: este estudio, dirigido por el estudiante de doctorado Rajesh Neupane, desarrolló modelos de aprendizaje automático y visión artificial que determinaron que la gestión del estrés térmico es crucial en los sistemas de ordeño robótico, ya que afecta significativamente el flujo de vacas, el uso del robot, la producción de leche, el consumo de alimento y el rendimiento del ordeño. Las vacas en condiciones más frías presentan un rendimiento notablemente mejor. Las estrategias de mitigación, como la mejora de la refrigeración y la ventilación, y la adaptación de los protocolos de alimentación, son fundamentales para mantener la productividad y el bienestar animal.
Cuantificación impulsada por IA del estrés térmico y la mastitis en ganado lechero: este estudio describe un sistema automatizado basado en monitoreo de video que utiliza IA para evaluar el estrés térmico y la mastitis en vacas lecheras a través de señales de comportamiento, lo que permite un monitoreo escalable en tiempo real que mejora el bienestar animal y la eficiencia de la granja.
Uso de visión artificial para detectar diferentes afecciones de dermatitis digital: esta investigación explora los últimos avances en visión artificial y aprendizaje automático para la detección temprana y la predicción de la dermatitis digital en ganado lechero, centrándose en su potencial aplicación en el mundo real. La visión artificial permite la detección temprana, precisa y no invasiva de la dermatitis digital en vacas lecheras, mejorando el control de la salud y reduciendo la dependencia de la puntuación visual subjetiva.
INNOVACIÓN DISEÑADA PARA USO EN EL MUNDO REALUno de los objetivos de Paudyal es crear herramientas de diagnóstico no invasivas y rentables que funcionen en diversos sistemas de producción. Por ejemplo, algunos utilizan sistemas basados en cámaras en lugar de sensores físicos para monitorear grandes grupos de vacas, lo que reduce los costos iniciales y amplía el impacto.
“Estamos desarrollando sensores en nuestro laboratorio que pueden ayudar a detectar enfermedades sin necesidad de tomar muestras de sangre o leche de forma invasiva”, dijo Paudyal. “Monitorearán el comportamiento y las variables fisiológicas para identificar vacas enfermas”.
Su equipo está desarrollando un asistente virtual, “DairyBot”, una herramienta de IA generativa que permitirá a los productores evaluar datos de la granja y resultados de laboratorio, así como hacer preguntas sobre decisiones de alimentación mientras utilizan IA para interpretar datos del rebaño en tiempo real.
“Tendrán un asesor en tiempo real con un amplio conocimiento que podrá extraer de los datos de su granja y de la literatura específica sobre productos lácteos”, dijo Paudyal. “No reemplazará al veterinario ni al nutricionista, pero les brindará las herramientas y el apoyo necesarios para tomar decisiones informadas”.