Álvaro García
Una gestión eficaz del crecimiento del ganado vacuno depende de hacer un seguimiento constante de los principales parámetros: el peso corporal, la evaluación de la condición corporal y la cojera. Estos valores son cruciales para tomar decisiones sobre la reproducción, la nutrición y la ganancia de peso diaria en rebaños o cebaderos. Por ejemplo, para evaluar el tipo de madurez del ganado vacuno se suele medir la altura de la cadera en relación con la edad. Es fundamental monitorizar el peso, ya que permite detectar y predecir problemas de salud, facilitando una intervención oportuna. La puntuación de la condición corporal permite conocer las reservas energéticas y el estado nutricional del animal, lo que, a su vez, nos ayuda a ajustar las estrategias de alimentación y la salud general. Además, identificar una cojera a tiempo es clave para el bienestar de los animales y permite que reciban el tratamiento adecuado.
Hasta ahora, sólo se utilizaban herramientas prácticas y observaciones presenciales para gestionar el ganado vacuno, pero estas técnicas tenían sus desventajas. En primer lugar, pueden estresar a los animales, ya que la presencia humana altera el comportamiento del ganado, lo que puede provocar situaciones estresantes que pueden repercutir en su bienestar, además de suponer un riesgo para los trabajadores. Además, la fiabilidad de las observaciones varía según la experiencia del evaluador, lo que dificulta la detección de cambios sutiles. Por último, cada una de estas técnicas presenta una serie de desafíos. Para medir las dimensiones corporales se necesitan trabajadores cualificados para utilizar instrumentos como las varas de medir o los hipómetros, para los cuales es necesario que el ganado se quede quieto en el corral, lo que puede resultar estresante. Para pesar al ganado, se utilizan básculas industriales muy caras y mano de obra cualificada, mientras que la evaluación de la puntuación de la condición corporal (CC) requiere un protocolo de puntuación manual subjetiva en el que intervienen expertos con conocimientos sobre las estructuras óseas y las reservas de grasa. Por lo tanto, las técnicas manuales tradicionales requieren mucho trabajo, tiempo y son subjetivas, lo que limita su utilidad, sobre todo cuando se trata de rebaños de gran tamaño.
La ganadería de precisión ha introducido mejoras significativas, siendo una de ellas la visión artificial en 3D. Esta herramienta permite supervisar de forma continua, remota y no invasiva, la salud y el bienestar del ganado en tiempo real y, también permite llevar a cabo una gestión más eficaz del ganado al tiempo que se reduce al mínimo la interacción humana directa. Aunque se ha utilizado la visión artificial bidimensional para medir las características morfológicas y estimar el peso corporal vivo, esta técnica presenta limitaciones a la hora de identificar las medidas anatómicas clave para la gestión del crecimiento del ganado. A menudo, es difícil realizar estas mediciones de forma precisa en 2D, ya que están distribuidas entre las estructuras tridimensionales del ganado. En cambio, los sistemas tridimensionales, que utilizan cámaras 3D económicas, han resuelto muchos de estos problemas. Estas cámaras captan la dimensión de la profundidad y proporcionan datos adicionales de gran valor, lo que permite compensar las deficiencias de los dispositivos 2D.
Pero a pesar de estos avances tecnológicos, es importante señalar que el CC en el ganado vacuno sigue estando infrautilizado. Según el Departamento de Agricultura de Estados Unidos (USDA), sólo el 23% de las granjas de vacuno de carne de este país aplican el CC a la hora de tomar decisiones de gestión. Se han conseguido obtener con éxito imágenes con las cámaras 3D que permiten extraer las características relacionadas con la condición corporal y estimar la CC en vacas lecheras. El aprendizaje automático, una técnica versátil que obtiene modelos predictivos a partir de los datos disponibles sin necesidad de conocer previamente las relaciones entre las variables, ha desempeñado un papel muy importante en lo que respecta a este avance. Varios estudios han desarrollado modelos de estimación de la CC para vacas lecheras que combinan el análisis de imágenes tridimensionales con técnicas de aprendizaje automático, logrando precisiones globales de aproximadamente el 75%. Aunque estos avances son notables en el ámbito del ganado lechero, no son tan frecuentes en la producción de carne de vacuno.
En los distintos entornos implicados en la producción de carne de vacuno, como los ranchos de cría y los cebaderos, el uso de técnicas sencillas y objetivas de estimación de la CC sería muy útil para los ganaderos, incluso para aquellos que no dispongan de una formación especializada, ya que podrían utilizar estas técnicas para realizar estimaciones prácticas de la CC. Sin embargo, la medición automática de las dimensiones del cuerpo de los animales depende de la ubicación precisa de los puntos o áreas clave dentro de las nubes de puntos. Para alcanzar este nivel de precisión se suele necesitar una ayuda adicional y, a veces, se consiguen resultados semiautomáticos con una precisión subóptima.
Existe un nuevo e interesante planteamiento en referencia a la segmentación de las nubes de puntos del ganado vacuno, que propone utilizar el algoritmo de segmentación bidireccional de cortes tomográficos (Jiawei Li et al. 2022). Esta novedosa técnica permite segmentar las nubes de puntos del ganado vacuno en distintas áreas, como la cabeza y el cuello, el tronco delantero, el tronco medio, el tronco trasero, la parte inferior de las piernas y las caderas y el rabo, con una precisión del 89%, 91%, 94%, 95%, 92% y 95%, respectivamente. Como resultado, la tasa de segmentación alcanza un impresionante 96% y la precisión media de la segmentación se sitúa en el 92,8%. El nuevo algoritmo demuestra una gran versatilidad al segmentar también con precisión nubes de puntos de otras especies de ganado con pezuñas hendidas. El posicionamiento preciso de las áreas principales ofrece la posibilidad de medir las dimensiones corporales y realizar pesajes sin necesidad de contacto, lo que constituye un apoyo fundamental para satisfacer diversas necesidades, como, por ejemplo, la evaluación sanitaria, la evaluación del rendimiento productivo y la evaluación genética de la cría.
En resumen, al incorporar la tecnología de las cámaras 3D a las técnicas de gestión del ganado vacuno, se está avanzando de forma significativa hacia la sostenibilidad y la eficiencia del sector. Para afrontar los nuevos desafíos que plantean el aumento de la población mundial y la creciente demanda de alimentos, es crucial adoptar técnicas innovadoras de supervisión continua, estimación precisa del crecimiento y evaluación de la condición corporal. Además de precisión, estas nuevas tecnologías tienen el potencial de mejorar el cuidado del ganado, lo que se traduciría en rebaños más sanos y productivos y en un futuro más sostenible para la producción de carne de vacuno.
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