Álvaro García
En la industria de la carne de vacuno, es común enfrentar ciertas dificultades para lograr los grados de engrasamiento y conformación deseados en los animales enviados al matadero. Un estudio reciente realizado en Inglaterra (Miller et al., 2017) reveló que más de la mitad de las canales de vacuno de primera no alcanzaban los grados de conformación esperados. Es importante destacar que no solo el 40% de estas canales carecían de la conformación adecuada, sino que un 15% adicional presentaban un exceso de grasa. Estas disparidades en la calidad de las canales tienen consecuencias significativas que van más allá de la eficiencia de los animales y se traducen en sanciones económicas, particularmente cuando se trata de reses con sobrepeso, aunque pertenezcan a una clasificación diferente. Además, el impacto financiero también afecta al ganado que no alcanza el peso objetivo, lo que provoca una reducción de los precios en el mercado. Por lo tanto, la capacidad de cuantificar con precisión el peso de los animales es crucial, tanto por consideraciones económicas inmediatas como por la sostenibilidad a largo plazo de las granjas de vacuno. En resumen, medir y predecir con exactitud el peso del ganado no es solo una necesidad económica, sino también un factor clave para determinar la viabilidad y rentabilidad futura de la industria de la carne de vacuno.
Se han desarrollado numerosas ecuaciones para predecir las características de la canal en animales vivos, y, por lo general, estas dependen de mediciones manuales y laboriosas de las dimensiones corporales, la puntuación de la condición corporal o la profundidad de los tejidos, que suelen obtenerse mediante ecografías. Sin embargo, este método no está exento de desafíos, ya que requiere una considerable inversión de tiempo y esfuerzo, así como formación y conocimientos especializados. Además, puede resultar estresante y potencialmente peligroso tanto para los animales como para quienes los manipulan. Gracias a los avances en las tecnologías de imagen y su mayor accesibilidad, la evaluación del ganado está experimentando una gran transformación. Un estudio reciente realizado por Ozkaya et al. (2016) demostró que el análisis digital de imágenes permite determinar con precisión las medidas corporales esenciales del ganado. Entre estas medidas se incluyen la longitud corporal, la altura de la cruz, la profundidad del tórax y la altura de la cadera, con niveles de precisión que oscilan sistemáticamente entre el 90 % y el 98 %. Este cambio de paradigma hacia una evaluación del ganado no invasiva y basada en tecnología no solo agiliza el proceso, sino que también reduce la carga asociada a las mediciones manuales. La precisión y eficiencia que ofrece el análisis digital de imágenes promete revolucionar la industria ganadera, al proporcionar una mejor recopilación de datos, mayor bienestar animal y un aumento de la productividad.
Aunque las tecnologías de imagen bidimensional (2D) han sido objeto de numerosos estudios, en la actualidad, la incorporación de sistemas de imágenes tridimensionales (3D) en las granjas va en aumento. Este avanzado método de obtención de imágenes ofrece un amplio abanico de posibilidades, como la estimación del peso vivo y la evaluación del comportamiento animal. Sin embargo, cabe destacar que aún no se ha explorado todo el potencial de las imágenes tridimensionales, especialmente en lo que respecta a la predicción simultánea del peso vivo y las características de la canal del ganado vacuno. Gracias al sistema de imágenes en 3D, colocado estratégicamente por encima de los animales, es posible obtener una gama más amplia de variables predictivas, lo que eleva los modelos de predicción a un nivel superior de sofisticación. Además, esta posición estratégica ofrece la clara ventaja de mantener el equipo de obtención de imágenes a una distancia segura de los animales, lo que reduce el riesgo de daños y facilita el acceso para su instalación y mantenimiento. En cuanto a la clasificación de las canales, el análisis de imágenes de vídeo se ha convertido en una herramienta valiosa que, al eliminar la subjetividad asociada a las evaluaciones visuales realizadas por personal cualificado, aporta una mayor coherencia en la clasificación. Sin embargo, muchos ganaderos siguen confiando en las evaluaciones visuales subjetivas y en los procedimientos manuales de pesaje para determinar los porcentajes de grasa y conformación. Esta ineficiencia operativa supone un reto importante para el sector de la carne de vacuno. La implantación de la tecnología de imágenes en 3D tiene el potencial de transformar y revolucionar este proceso de selección, permitiendo predecir las características de la canal de los animales vivos directamente en la granja. Esto facilita a los ganaderos tomar decisiones informadas y enviar al matadero a los animales en cuanto cumplan con las especificaciones necesarias. Como resultado, se obtiene una mayor rentabilidad para los productores, una mayor uniformidad en las canales y una menor huella medioambiental por cada unidad producida, reflejada en la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero y el consumo de agua.
En 2017, Miller et al. llevaron a cabo un estudio con el objetivo de revolucionar la predicción de los parámetros del ganado, específicamente el peso en vivo y las características de la canal, mediante el uso de tecnología de imágenes en 3D y sofisticados algoritmos de aprendizaje automático, como las redes neuronales artificiales. Para ello, se centraron en la recopilación pasiva del peso en vivo de novillos y vaquillas de distintas razas y en distintas fases, ya sea en la granja o en el matadero, utilizando imágenes 3D.
Mediante algoritmos personalizados, se extrajeron automáticamente sesenta variables predictivas potenciales a partir de las imágenes 3D de los animales vivos. Estas variables abarcaban un amplio espectro de medidas, como longitudes, alturas, anchos, áreas, volúmenes y proporciones, y fueron utilizadas como base para desarrollar modelos predictivos del peso en vivo y las características de la canal. Por otro lado, el matadero proporcionó los pesos en frío de las canales de cada animal. Así, mediante el análisis visual de la imagen de la mitad de cada canal, se determinó meticulosamente el porcentaje de carne vendible, así como los grados de engrasamiento y conformación de cada una de ellas.
Para evaluar el rendimiento de los modelos de predicción, se llevó a cabo un análisis exhaustivo utilizando parámetros clave como el coeficiente de determinación (R²) y el error cuadrático medio (RMSE). Se observó que los modelos demostraron una alta capacidad para predecir el peso vivo (R² = 0,7; RMSE = 42), el peso de la canal en frío (R² = 0,88; RMSE = 14) y el porcentaje de carne vendible (R² = 0,72; RMSE = 14). Además, los modelos también mostraron la capacidad de predecir los grados de engrasamiento y conformación con una tasa de precisión del 54% y 55% (R²), respectivamente. Este innovador estudio reveló el potencial de las imágenes 3D combinadas con el análisis de aprendizaje automático como método para predecir el peso vivo, el porcentaje de carne vendible y las características tradicionales de la canal de los animales vivos. Además de su capacidad técnica, este enfoque ofrece la revolucionaria posibilidad de resolver una ineficiencia significativa en el sector de la producción de carne de vacuno. Mediante el seguimiento autónomo del ganado de engorde en la granja y la comercialización de los animales en el momento óptimo, este sistema promete mejorar tanto la productividad como la rentabilidad del sector.
Para la industria de la carne de vacuno, es muy difícil lograr que el ganado que se envía al matadero alcance los niveles deseados de grasa y conformación. Estudios recientes señalan que más de la mitad de las canales de vacuno de primera no alcanzan los niveles de conformación esperados. Estas disparidades en la calidad de las canales tienen importantes consecuencias que van más allá de la eficiencia de los animales, ya que se traducen en sanciones económicas, tanto si el ganado tiene sobrepeso como si no alcanza el peso ideal. Por lo tanto, es crucial determinar con precisión el peso, ya que esto impacta tanto en las decisiones económicas a corto plazo como en la sostenibilidad a largo plazo de la industria de la carne de vacuno. Los métodos tradicionales para predecir las características de la canal se basan en mediciones manuales que requieren mucho trabajo, tiempo y experiencia, y que además pueden ser estresantes tanto para los animales como para los operarios. Sin embargo, los avances en las tecnologías de imagen han introducido métodos de evaluación del ganado no invasivos y basados en tecnología. Estas innovaciones, como el análisis digital de imágenes, ofrecen mayor precisión y eficacia, al mismo tiempo que reducen la carga de las mediciones manuales.
Aunque las imágenes bidimensionales han sido ampliamente estudiadas, la incorporación de imágenes tridimensionales (3D) en la ganadería, que poseen el potencial para predecir tanto el peso vivo como las características de la canal, se ha convertido en un área emergente. Las imágenes tridimensionales en suspensión ofrecen un abanico más amplio de variables predictivas, mientras que garantizan la seguridad y accesibilidad de los equipos. A pesar de que el análisis de imágenes de vídeo ha mejorado la coherencia en la clasificación de las canales, persisten las ineficiencias operativas. Este innovador estudio muestra el potencial de las imágenes 3D y el aprendizaje automático para revolucionar la predicción de los parámetros del ganado. La mejora de la productividad y la rentabilidad augura un futuro más sostenible y eficiente para el sector de la carne de vacuno, abriendo las puertas a una nueva era en la evaluación del ganado.
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