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 los 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 evaluación de la puntuación de la condición corporal permite conocer las reservas energéticas y el estado nutricional del animal, lo que, a su vez, ayuda a ajustar las estrategias de alimentación y mejorar 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, se utilizaban principalmente herramientas manuales y se realizaban observaciones presenciales para gestionar el ganado vacuno, pero estas técnicas tienen varias desventajas. En primer lugar, pueden causar estrés en los animales, ya que la presencia humana altera su comportamiento, lo que puede generar situaciones estresantes que afectan su bienestar y, además, suponen un riesgo para los trabajadores. Asimismo, la fiabilidad de las observaciones varía según la experiencia del evaluador, lo que dificulta la detección de cambios sutiles. Además, cada una de estas técnicas presenta una serie de desafíos. Para medir las dimensiones corporales se requiere de trabajadores cualificados que utilicen instrumentos como varas de medir o hipómetros, para los cuales es necesario que el ganado permanezca quieto en un mismo sitio, lo que puede resultar estresante. Para pesar al ganado, se utilizan básculas industriales muy costosas y personal capacitado, mientras que la evaluación de la puntuación de la condición corporal (CC) implica un protocolo manual subjetivo que depende de expertos con conocimientos sobre las estructuras óseas y las reservas de grasa. En resumen, las técnicas manuales tradicionales requieren mucho tiempo y trabajo, y son subjetivas, lo que limita su utilidad, especialmente en rebaños de gran tamaño.
La ganadería de precisión ha introducido mejoras significativas, entre las cuales destaca el uso de la visión artificial en 3D. Esta herramienta permite supervisar de manera continua, remota y no invasiva la salud y el bienestar del ganado en tiempo real, a la vez que facilita una gestión más eficaz del ganado y minimiza la interacción humana directa. Aunque la visión artificial bidimensional se ha utilizado para medir las características morfológicas y estimar el peso corporal vivo, esta técnica presenta limitaciones cuando se trata de identificar las medidas anatómicas clave para la gestión del crecimiento del ganado. Las mediciones en 2D a menudo resultan imprecisas, ya que se distribuyen a través de las estructuras tridimensionales del ganado. En cambio, los sistemas tridimensionales que emplean cámaras 3D económicas han resuelto muchos de estos problemas. Estas cámaras capturan la dimensión de la profundidad y proporcionan datos adicionales de gran valor, lo que permite superar las deficiencias de los dispositivos 2D.
A pesar de los avances tecnológicos, es importante destacar que la evaluación de la puntuación de condición corporal (CC) en el ganado vacuno sigue estando infrautilizada. Según el Departamento de Agricultura de Estados Unidos (USDA), solo el 23% de las granjas de vacuno de carne en el país tienen en cuenta la CC para tomar decisiones de gestión. Dada la practicidad y utilidad de esta medición, es urgente desarrollar métodos objetivos de estimación de la condición corporal (CC) que no dependan de evaluadores experimentados. Se han logrado obtener imágenes mediante cámaras 3D que permiten extraer características relacionadas con la condición corporal y estimar la CC en vacas lecheras. El aprendizaje automático, una técnica versátil que crea modelos predictivos a partir de los datos disponibles sin necesidad de conocer previamente las relaciones entre las variables, ha jugado un papel crucial en 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 se han replicado con la misma frecuencia en la producción de carne de vacuno.
En los diversos entornos relacionados con la producción de carne de vacuno, como los ranchos de cría y los cebaderos, el uso de técnicas sencillas y objetivas para evaluar la puntuación de la condición corporal (CC) sería de gran utilidad para los ganaderos, incluso para aquellos sin formación especializada. Estas técnicas les permitirían realizar estimaciones prácticas de la CC de manera más eficiente. Sin embargo, la medición automática de las dimensiones corporales de los animales depende de la localización precisa de los puntos o áreas clave dentro de las nubes de puntos. Para lograr este nivel de precisión, a menudo es necesaria una intervención adicional, y en ocasiones los resultados obtenidos son semiautomáticos, lo que puede generar una precisión subóptima.
Existe un planteamiento nuevo e interesante en relación con la segmentación de las nubes de puntos del ganado vacuno, que utiliza el algoritmo de segmentación bidireccional de cortes tomográficos (Jiawei Li et al., 2022). Esta técnica innovadora permite segmentar las nubes de puntos en diferentes áreas del cuerpo del ganado, tales como la cabeza y el cuello, el tronco delantero, el tronco medio, el tronco trasero, la parte inferior de las piernas, 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 un 92,8%. Este nuevo algoritmo demuestra gran versatilidad, ya que también segmenta con precisión nubes de puntos de otras especies de ganado con pezuñas hendidas. El posicionamiento preciso de las áreas principales permite medir las dimensiones corporales y realizar pesajes sin contacto, lo que constituye una herramienta fundamental para satisfacer diversas necesidades, como la evaluación sanitaria, del rendimiento productivo y genética.
En resumen, la incorporación de la tecnología de cámaras 3D a las técnicas de gestión del ganado vacuno marca un avance significativo hacia la sostenibilidad y la eficiencia del sector. Con el crecimiento de la población mundial y la creciente demanda de alimentos, es esencial adoptar métodos innovadores de supervisión continua, estimación precisa del crecimiento y evaluación de la puntuación de la condición corporal. Además de ofrecer una mayor precisión, estas tecnologías tienen el potencial de mejorar el bienestar del ganado, lo que resulta en rebaños más sanos y productivos. Este enfoque contribuirá a un futuro más sostenible para la producción de carne de vacuno.
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