Álvaro García
El peso corporal del ganado juega un papel crucial en la producción animal, ya que influye tanto en el consumo de alimentos como en la cría y el balance energético. Es un parámetro fundamental para evaluar el estado de salud, las enfermedades y también en la selección genética. Para calcular este valor, se pueden utilizar dos tipos de técnicas:
- Directas: se utilizan básculas diseñadas para pesar animales de distintos tamaños, aunque pueden llegar a ser caras y suponer un reto logístico, especialmente para las granjas más pequeñas.
- Indirectas: son más sencillas, ya que utilizan modelos de regresión para estimar el peso corporal basándose en parámetros morfométricos y características de la imagen. Las técnicas más innovadoras utilizan varias herramientas, como, por ejemplo, los sistemas avanzados de obtención de imágenes. Los últimos avances en visión artificial y proporcionan características abstractas para mejorar la estimación del peso, y complementan a las técnicas tradicionales.
La visión artificial
Esta técnica consiste en utilizar dispositivos 2D (cámaras térmicas y RGB) y 3D (sensores de profundidad) con el fin de obtener información detallada sobre el cuerpo de las vacas. El proceso para estimar el peso corporal consta de tres fases:
- Detección: se detecta la presencia de animales en las imágenes. Las cámaras 3D tienen en cuenta la distancia sensor-sujeto, mientras que las imágenes térmicas y 2D se centran en los contornos corporales.
- Segmentación: identifica y extrae los límites periféricos de los animales de la imagen utilizando la silueta. Cuando se realiza este paso de forma manual se utilizan herramientas informáticas, y cuando es de forma automática se hace detectando las partes del cuerpo.
- Extracción de características: calcula las dimensiones y las características del cuerpo, incluida la longitud, el área y la forma. Pueden surgir problemas cuando los animales estén hacinados o sean indistinguibles.
Visión artificial y machine learning (aprendizaje automático)
Ambas técnicas se combinan para realizar la selección de características de forma automática. De esta forma, tanto el proceso de selección de imágenes y características, como el de segmentación de imágenes se automatizan, lo cual es ideal para aplicaciones de alto rendimiento.
Aprendizaje profundo (DL) y visión artificial
Se utilizan varios tipos de aprendizaje profundo como, por ejemplo, redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales recurrentes (RNN), modelos de atención recurrente (RAM, por sus siglas en inglés) y CNN junto con RAM. Esta técnica ha dado lugar a grandes avances en la predicción del peso corporal, pero requiere de un mayor desarrollo para conseguir una segmentación automática precisa de animales sobre fondos de imagen complejos.
Los investigadores han estado trabajando en estimar el peso de los animales de granja utilizando métodos tradicionales, como la regresión lineal, pero esta técnica presentaba algunas limitaciones debido a que las mediciones estaban relacionadas entre sí y eran complejas. Recientemente, varios científicos han comenzado a emplear novedosas técnicas conocidas como machine learning (ML) y deep learning (DL), que utilizan datos obtenidos de imágenes 2D y 3D para estimar el peso de los animales. Por ejemplo, un grupo de investigadores realizó varias pruebas. En una de ellas, utilizaron cámaras y un sistema informático especial para calcular el peso de las vacas. Tomaron fotos en 2D de las vacas y emplearon un programa informático para medir distintas partes de su cuerpo. Este procedimiento fue efectivo, y se observó una alta concordancia entre los pesos obtenidos y los previstos. En una prueba posterior, utilizaron redes neuronales artificiales (ANN) para calcular el peso de las vacas. Los resultados fueron aún mejores que los obtenidos anteriormente, lo que demuestra la alta precisión de esta técnica. En la tercera prueba, los investigadores utilizaron deep learning y recopilaron imágenes 2D con las cámaras para calcular el peso del ganado vacuno, obteniendo los mejores resultados. El uso de algoritmos de machine learning e imágenes en 3D para estimar el peso del ganado y las características de la canal representó un gran avance y mostró el enorme potencial de ambas técnicas. En la última prueba, los investigadores se centraron en estimar la ganancia diaria y el peso del ganado bovino utilizando imágenes 3D junto con otras técnicas. Los mejores resultados se obtuvieron al emplear redes neuronales artificiales (ANN). Todos estos estudios demuestran cómo la tecnología y las técnicas avanzadas pueden ayudar a estimar con mayor exactitud el peso de los animales de granja. Esta información puede ser de gran utilidad para la industria ganadera.
Una estimación precisa del peso corporal del ganado es fundamental en la producción animal, ya que repercute en diversas facetas de la ganadería. Las técnicas directas tradicionales tienen sus limitaciones, como los altos costes y los problemas logísticos, que pueden afectar especialmente a las granjas más pequeñas. Sin embargo, han surgido nuevas técnicas indirectas que utilizan la tecnología para estimar el peso de los animales con mayor precisión. Los últimos avances, como la visión artificial y el machine learning, han mejorado considerablemente la predicción del peso del ganado. A lo largo de tres fases, la detección, la segmentación y la extracción de características, estas técnicas proporcionan mediciones precisas y son capaces de gestionar escenarios complejos. Actualmente, los investigadores emplean técnicas avanzadas como el machine learning (ML) y el deep learning (DL), apoyándose en los datos de imágenes 2D y 3D. Estas herramientas han demostrado ser muy útiles a la hora de estimar con precisión el peso de los animales. Estas técnicas tienen el potencial de revolucionar el proceso de estimación del peso del ganado, tanto de vacas como de bovinos en general, y aportar grandes beneficios a la industria ganadera.
Desde un punto de vista práctico, los ganaderos, veterinarios y nutricionistas pueden beneficiarse enormemente de las innovaciones tecnológicas mencionadas anteriormente. Técnicas avanzadas como la visión artificial, el machine learning y el aprendizaje profundo son más precisas y eficientes para estimar el peso corporal del ganado. Esta mayor precisión puede tener un impacto significativo en la producción animal, ya que facilita la adopción de medidas de gestión más ajustadas y eficaces.
Las técnicas tradicionales de pesaje preciso de los animales pueden presentar algunas dificultades, tanto en términos de coste como de complejidad logística, especialmente para las pequeñas granjas con recursos limitados. En cambio, las técnicas indirectas que utilizan visión artificial y machine learning son alternativas más rentables. El uso de tecnologías de imagen 2D y 3D permite realizar mediciones poco invasivas, reduciendo el estrés de los animales y minimizando la necesidad de contacto físico, lo que resulta especialmente beneficioso para la salud y el bienestar del ganado.
Una estimación precisa del peso corporal es crucial tanto para la salud del animal como para la detección temprana de enfermedades. Con estimaciones más exactas, los veterinarios pueden identificar problemas de salud en fases iniciales, lo que permite intervenir a tiempo y reducir el riesgo de epidemias. Además, el peso corporal de los animales es un factor fundamental en la selección genética. Estas nuevas técnicas proporcionan datos precisos para los programas de mejora genética, permitiendo a los ganaderos seleccionar animales con las características óptimas de manera más eficaz.
Desde el punto de vista de un nutricionista, conocer con precisión el peso corporal de los animales permite una gestión más efectiva de los regímenes de alimentación, optimizando tanto el consumo de alimentos como el equilibrio energético. Además de estimar el peso corporal, los programas de visión artificial pueden identificar y analizar el comportamiento de los animales, lo que proporciona información valiosa para evaluar su bienestar y mejorar sus condiciones de vida.
Asimismo, la incorporación de técnicas de machine learning y aprendizaje profundo, combinadas con la visión artificial, agiliza los procesos al automatizarlos y adaptarlos a aplicaciones de alto rendimiento. Esto resulta especialmente útil para las granjas ganaderas a gran escala.
En conclusión, estas técnicas representan un gran avance en la ciencia animal, ya que proporcionan un conocimiento más profundo sobre la fisiología y el comportamiento del ganado. Además, abren nuevas vías para la investigación y el desarrollo en este campo. La incorporación de la visión artificial, el machine learning y el aprendizaje profundo en la estimación del peso corporal del ganado es prometedora, ya que mejora la producción animal, la gestión sanitaria y la selección genética. Estas técnicas ofrecen numerosas ventajas, desde precisión y eficacia hasta rentabilidad e innovación en la ciencia animal, lo que las convierte en herramientas valiosas para ganaderos, veterinarios y nutricionistas del sector.
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