Álvaro García
La producción de carne de vacuno en Estados Unidos no solo es un motor económico clave, sino que también forma parte integral de la ganadería estadounidense. Según los datos del Departamento de Agricultura de Estados Unidos (USDA), en 2019 este sector generó más de 66.000 millones de dólares en ingresos en efectivo, lo que lo convierte en uno de los más importantes dentro del panorama agrícola. Uno de los pilares de la industria de la carne de vacuno es la producción de vacas y novillas, que, según el Servicio Nacional de Estadísticas Agrícolas de Estados Unidos, representaron casi el 41% del total de ganado vacuno en el país en 2019. El sector cuenta con 41 millones de vacas y novillas que ya han parido, lo que subraya su papel crucial en el mantenimiento de la cadena de suministro de carne de vacuno en Estados Unidos.
En EE. UU., la mayoría de las ganaderías de vacuno y terneros están compuestas por granjas de recría, que en conjunto representan aproximadamente el 91% del total. Es importante destacar que el 96% de estas granjas son de propiedad familiar, lo que refleja cómo la producción de carne de vacuno en este país es una tradición profundamente arraigada en las familias y, en muchos casos, intergeneracional, como muestran los datos proporcionados por la National Cattlemen’s Beef Association (Asociación Nacional de Criadores de Vacuno).
Retos de las granjas de vacas y terneros actuales
En la producción de carne de vacuno, la eficiencia es clave, especialmente en las grandes granjas de cría de vacas, donde los productores, además de luchar por mantener la rentabilidad, deben enfrentarse diversos desafíos, como el aumento de los costos de producción, la volatilidad del mercado y los factores medioambientales. Para gestionar la producción de manera efectiva, es fundamental calcular con precisión el peso corporal (PC) de las vacas, lo que permite a los ganaderos tomar decisiones bien fundamentadas en cuanto a estrategias de alimentación, reproducción y comercialización. Sin embargo, los métodos tradicionales de pesaje del ganado mediante básculas pueden ser engorrosos y laboriosos, lo que genera problemas logísticos y puede causar estrés a los animales. Además, manipular manualmente al ganado para pesarlo conlleva riesgos tanto para los animales como para los operarios, como posibles accidentes o lesiones durante el proceso de pesaje.
Para hacer frente a estos desafíos, ha surgido un nuevo enfoque para optimizar los procesos de producción y mejorar la eficiencia global de las granjas de carne de vacuno: la gestión ganadera de precisión. Esta técnica emplea tecnologías avanzadas, como técnicas de imagen y algoritmos de aprendizaje automático, para ofrecer a los ganaderos información precisa y en tiempo real sobre la salud, el bienestar y la productividad de su ganado.
Las tecnologías de imagen, especialmente las cámaras de profundidad, permiten recopilar datos de manera eficiente y monitorear a cada animal de forma individual. Aunque en los sistemas de producción lechera estas tecnologías se utilizan ampliamente, en el sector de la carne de vacuno en Estados Unidos su uso es todavía limitado. Sin embargo, varios estudios realizados en otras partes del mundo han demostrado que la tecnología de imagen es muy eficaz para predecir el peso corporal y las puntuaciones de la condición corporal (CC) del ganado vacuno, lo que indica su potencial para mejorar las prácticas de gestión en la producción.
¿Qué dicen los estudios?
En un estudio realizado recientemente por Xiong et al. (2023) en la Universidad de Nebraska-Lincoln, los investigadores se propusieron cerrar esta brecha evaluando la viabilidad de utilizar técnicas de imagen de profundidad para estimar el volumen corporal, cuantificar el peso corporal (PC) y el peso metabólico (PCM), así como clasificar la puntuación de la condición corporal (CC) de vacas de carne adultas. Para ello, se llevó a cabo un exhaustivo proceso de recolección de datos, en el que se seleccionaron vacas adultas de la raza Angus Rojo × Simmental, siguiendo criterios específicos de edad, peso y condiciones ambientales.
Durante la fase de recopilación de datos, se obtuvieron imágenes de profundidad en un entorno controlado, donde el contacto con los animales fue mínimo para reducir el estrés. Posteriormente, se emplearon algoritmos de aprendizaje automático para analizar los datos y obtener parámetros predictivos, como el peso corporal, la condición corporal (CC) y el peso metabólico (PCM), a partir de las medidas obtenidas a través de dichas imágenes.
Los resultados demostraron que existe una fuerte correlación entre el volumen corporal obtenido mediante la proyección de imágenes y el peso corporal estimado, lo que valida que esta tecnología es eficaz para estimar tanto el peso corporal como la puntuación de la condición corporal (CC) del ganado vacuno. Sin embargo, para aprovechar plenamente su potencial en las prácticas de gestión ganadera, aún es necesario abordar algunas dificultades, como los métodos de recopilación de datos, la colocación de las cámaras y la diversidad de los datos.
En un estudio realizado en 2023, los investigadores evaluaron la eficacia de la tecnología de imágenes en 3D para predecir el peso corporal (PC) de novillas de vacuno. Este estudio se centró en novillas de Angus rojo/Simmental, con pesos que oscilaban entre 282 y 440 kg. Mediante una cámara 3D colocada a unos 3 o 4 metros sobre el suelo, los investigadores calcularon los volúmenes dorsales proyectados de las novillas, excluyendo la región de la cabeza. Luego, se emplearon modelos de regresión para predecir el peso corporal a partir de estos volúmenes, mientras que el peso corporal metabólico se calculó aplicando un ajuste de 0,75 sobre el valor del peso corporal. Para realizar la evaluación, se compararon los pesos estimados obtenidos a partir de las imágenes 3D con los pesos reales, que se calcularon mediante básculas utilizando métodos estadísticos avanzados.
Los resultados del estudio confirmaron que los pesos estimados a partir de las imágenes 3D eran precisos, como lo demuestran un coeficiente de determinación (R²) de 0,89 y un coeficiente de correlación de Pearson (r) de 0,94. Los valores de R² y r se utilizan para evaluar la relación entre variables. Un R² de 0,89 significa que el 89% de la variabilidad en los pesos estimados se explica por los pesos reales. Un valor de r de 0,94 indica una fuerte correlación lineal positiva entre los pesos estimados y reales, lo que sugiere que a medida que aumenta una variable, la otra también tiende a aumentar. Estos parámetros muestran una sólida relación entre el peso estimado y el peso real de las novillas. El método de imagen 3D demostró una precisión extraordinaria en la estimación del peso de las novillas de un año, a pesar de que el error medio estimado fue de aproximadamente 3,3 kilogramos.
Los resultados de este estudio destacan la precisión lograda al predecir el peso corporal utilizando imágenes en profundidad de novillas de un año, así como el gran potencial de la tecnología de imágenes en 3D para estimar con exactitud el peso corporal del ganado. Además, las cámaras 3D han demostrado ser eficaces en la evaluación precisa de la condición corporal de los animales, y su capacidad para predecir el peso corporal es igualmente destacable. Al integrar estas cámaras en la evaluación del peso, se obtiene una visión más completa del estado nutricional de los animales, ofreciendo un enfoque integral de la gestión ganadera que abarca tanto la evaluación del peso como la de la condición corporal. Este enfoque holístico puede mejorar considerablemente la eficacia de las prácticas de gestión ganadera, permitiendo tomar decisiones más informadas y optimizando la productividad en los sistemas de producción de carne de vacuno.
Para obtener buenos resultados de la CC es necesario gestionar eficazmente los alimentos
En un estudio realizado por Cooke et al. (2021), se investigaron los resultados reproductivos y productivos de vacas de carne de las especies Bos indicus y Bos taurus, centrándose en su puntuación de la condición corporal (CC) al inicio de la temporada de cría. Las vacas con una CC de 5 o superior mostraron mejores tasas de parto, partos más rápidos y produjeron terneros más pesados en comparación con aquellas que tenían una CC inferior a 5. Se recomienda mantener a las vacas con una CC igual o superior a 5 durante el periodo de cría, aunque, a menudo, y a pesar de las posibles implicaciones económicas, es necesario alimentar de forma suplementaria a las vacas con una CC inferior a 5 en el momento del parto para mejorar su condición, especialmente mientras amamantan a los terneros. La disminución de la condición corporal, particularmente en vacas con una puntuación de 5 o menos, entre el parto y la cubrición, puede afectar negativamente a las tasas de preñez. Sin embargo, las vacas con una CC de 7 u 8 pueden tolerar cierto grado de pérdida de condición sin que esto ponga en peligro el éxito reproductivo, siempre que su CC se mantenga por encima de 5. Para gestionar eficazmente la CC, es necesario separar a las vacas en grupos entre 90 y 100 días antes del parto y asignarles los alimentos que les permitan alcanzar puntuaciones de CC entre 5 y 7 en el momento del parto, optimizando así el rendimiento reproductivo y minimizando los gastos en alimentos suplementarios. El uso de estrategias de alimentación suplementaria basadas en la evaluación de la CC facilita la valoración de la composición corporal del ganado. El hecho de que las vacas con una puntuación de CC igual o superior a 5 experimenten problemas reproductivos puede indicar deficiencias subyacentes, enfermedades, predisposiciones genéticas o problemas relacionados con la fertilidad de los toros. Por el contrario, las vacas con una puntuación de CC inferior a 5 podrían presentar deficiencias en la ingesta de energía y proteínas, posiblemente relacionadas con factores como los niveles de fósforo y la carga de parásitos internos.
En conclusión, la detección de profundidad es una tecnología muy prometedora que tiene el potencial de revolucionar la producción de carne de vacuno al ofrecer métodos precisos y no invasivos para estimar el peso y la condición corporal (CC). Si se superan los desafíos actuales y se aprovechan los avances en aprendizaje automático y análisis de datos, los ganaderos podrán aprovechar al máximo el potencial de las tecnologías de imagen para tomar decisiones más efectivas, mejorar la productividad y garantizar el bienestar de su ganado.
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