Álvaro García
Para controlar eficazmente el crecimiento del ganado, es fundamental supervisar de manera regular y precisa diversos indicadores de salud corporal, como las medidas físicas, el peso corporal (PC), la puntuación de la condición corporal (CC) y la detección de cojeras. Estos parámetros son clave para tomar decisiones relacionadas con la cría, la nutrición y la salud general del ganado. Por ejemplo, la altura de la cadera se utiliza para evaluar la madurez del ganado vacuno, mientras que el peso corporal es esencial para identificar problemas de salud o determinar si un animal está listo para salir al mercado. Asimismo, la puntuación de la condición corporal permite evaluar el estado nutricional del ganado y orientar la planificación de estrategias alimenticias, al mismo tiempo que facilita la detección temprana de cojeras, lo que resulta crucial para tratarlas de manera eficaz.
Tradicionalmente, los métodos para controlar el crecimiento del ganado, basados principalmente en la observación y en herramientas de contacto directo, han presentado múltiples limitaciones. En primer lugar, estos métodos suelen generar estrés tanto en los animales como en los trabajadores, lo que afecta a la precisión de las observaciones y aumenta el riesgo de lesiones para estos últimos. Además, dado que las observaciones humanas son subjetivas, es posible que pasen por alto cambios sutiles que podrían ser indicativos de problemas de salud. Por otro lado, estos enfoques requieren un esfuerzo considerable en términos de tiempo y mano de obra, y con frecuencia resultan poco prácticos para gestionar grandes rebaños, ya que dificultan la atención individualizada de cada animal.
Para abordar estas dificultades, la ganadería de precisión ha incorporado innovadoras técnicas como la visión artificial. Esta tecnología permite monitorear de forma continua y no invasiva la salud de cada animal y el bienestar general del ganado en tiempo real, proporcionando información valiosa a los ganaderos. Gracias al uso de sensores y modelos avanzados, se reduce significativamente la intervención humana en la gestión del ganado, lo que mejora tanto la eficacia como la precisión de las operaciones.
Aunque recientemente se ha comenzado a utilizar la visión artificial bidimensional para la gestión del ganado, esta técnica presenta limitaciones para identificar características anatómicas clave necesarias para evaluaciones precisas. Este sistema analiza imágenes en dos dimensiones, basándose en información como los píxeles, el color, la textura y los patrones. En contraste, la tecnología de imágenes tridimensionales (TI3D) procesa datos en tres dimensiones, lo que le permite realizar tareas como el reconocimiento de objetos tridimensionales, la estimación de profundidades y la reconstrucción 3D. Esto proporciona una información mucho más detallada y precisa.
«Verdad fundamental»
El término «verdad fundamental» (GT, por sus siglas en inglés) es ampliamente utilizado en diversos campos como la visión artificial, el aprendizaje automático, la teledetección y el análisis de datos. Su origen se encuentra en la teledetección y los sistemas de información geográfica, donde se refiere a datos de referencia precisos y fiables obtenidos a partir de observaciones o mediciones directas realizadas sobre el terreno. En el ámbito de la visión artificial y el aprendizaje automático, la GT suele representar datos etiquetados o anotados manualmente, generados mediante observación directa, medición y puntuación manual. Un ejemplo de verdad fundamental es la puntuación de la condición corporal de las vacas, la cual se obtiene a través de observadores independientes utilizando un sistema de puntuación estándar (1-5 para vacuno de leche o 1-9 para vacuno de carne). Este proceso asegura la coherencia entre los operarios respecto al estado de los animales. Estos datos sirven como referencia para entrenar y validar modelos que emplean tecnología de imágenes tridimensionales (TI3D), mejorando su fiabilidad y rendimiento. El sistema integrado analiza imágenes desde diferentes ángulos para construir una representación tridimensional del animal (una «nube de puntos»). Posteriormente, se depuran los datos eliminando cualquier ruido de fondo innecesario, asegurando que la imagen sea nítida, clara y enfocada exclusivamente en el animal. Por último, el sistema identifica puntos clave en los modelos 3D (partes específicas del cuerpo) para analizar detalladamente el estado de la vaca. Este enfoque permite tomar decisiones informadas para una gestión y mantenimiento más eficaces del ganado.
Medidas corporales
La tecnología de imágenes tridimensionales (TI3D) se centra principalmente en las mediciones corporales, que incluyen parámetros básicos como la altura de la cruz y la longitud del cuerpo. Para obtener estas mediciones, se emplean diversos métodos, como los enfoques de visión múltiple del animal. Sin embargo, es posible que las diferencias entre los métodos de medición afecten a la calidad de los resultados. Por ejemplo, los criterios de evaluación para la altura de la cruz y la longitud del cuerpo suelen mostrar rangos de valores significativos, dependiendo de los distintos procedimientos utilizados. Además, la calidad de las mediciones puede verse influenciada por varios factores, como las medidas corporales específicas que se emplean, las características del ganado (sexo, raza, densidad de pelo, etc.) y la velocidad a la que el animal se desplaza. A menudo, se combinan múltiples variables en los modelos de regresión, siendo el área o el volumen los parámetros más utilizados. La precisión en el cálculo del volumen varía según los métodos empleados, por lo que es esencial corregir los valores para minimizar los errores derivados de las diferentes distancias que pueden existir entre el animal y el sensor.
Para evaluar la puntuación de la condición corporal (CC) del ganado vacuno, se suelen analizar imágenes en 3D, prestando especial atención a las características del lomo del animal, que son esenciales para obtener mediciones precisas. En estos modelos, se pueden emplear técnicas como la regresión lineal o la clasificación mediante aprendizaje automático. En el caso de los modelos de regresión lineal, se utiliza el método LASSO, que facilita la predicción al seleccionar las características clave. Esta técnica ayuda a evitar que el modelo se ajuste demasiado a los datos reales, mejorando la interpretación de los resultados.
Gracias a los avances tecnológicos en el ámbito de la ganadería de precisión, especialmente en visión artificial y tecnología de imágenes tridimensionales (TI3D), el control del crecimiento del ganado ha dado un giro prometedor. Estos avances permiten realizar un seguimiento continuo y no invasivo de los principales indicadores de salud, lo que facilita a los ganaderos tomar decisiones informadas sobre la cría, la nutrición y el bienestar general del rebaño. Los métodos tradicionales de control del crecimiento, que dependen principalmente de la observación directa y el uso de herramientas de contacto, presentan varias limitaciones, como la subjetividad, la alta demanda de mano de obra y la dificultad para aplicarlos en grandes rebaños. En cambio, las técnicas de visión artificial ofrecen soluciones fiables, eficientes y adaptables para controlar la salud y el bienestar de cada animal en tiempo real. Con la adopción de la TI3D y la posibilidad de utilizar cámaras asequibles, los sistemas de visión artificial mejoran su capacidad de análisis, proporcionando datos 3D detallados. De esta manera, es posible evaluar con precisión medidas corporales, la condición corporal y detectar cojeras, lo que contribuye a mejorar las prácticas de gestión del ganado
En resumen, la integración de las tecnologías de visión artificial y 3DIT en el control del crecimiento del ganado representa una gran oportunidad para el sector ganadero, mejorando la eficiencia, precisión y bienestar animal. Con estas innovaciones, los ganaderos pueden optimizar sus explotaciones, aumentar la productividad y garantizar la salud de su ganado, lo que les permite alcanzar prácticas ganaderas más sostenibles y rentables.
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