Álvaro García
El afán por conseguir una carne nutritiva y de alta calidad ha llevado a los productores de carne a buscar métodos de evaluación más rápidos, precisos y rentables. Ahora los consumidores le dan prioridad a las características sensoriales y al valor nutricional, lo que hace que la evaluación de la canal sea crucial, más allá del simple precio. Sin embargo, aunque los métodos de clasificación tradicionales son eficaces, requieren mucho tiempo y son costosos e invasivos, lo que ha hecho que se busquen tecnologías precisas y no destructivas. Los últimos avances en portabilidad, precisión y aprendizaje automático han impulsado la investigación en este campo. Los sistemas de clasificación de la canal son fundamentales para conocer los productos ganaderos y las tendencias del mercado, pero el hecho de que dependan de una clasificación manual supone un reto a la hora de ofrecer predicciones precisas sobre el rendimiento de la carne y, al mismo tiempo, mantener la higiene y la velocidad de producción. Esto ha impulsado el desarrollo de tecnologías no invasivas que, en tiempo real y mediante sensores, permiten predecir la composición de la canal y la calidad de la carne, lo que permite saber con exactitud los atributos detallados del producto.
Las tecnologías empleadas para predecir la composición de la canal
- Tomografía computarizada (TC): esta técnica permite medir con precisión el contenido magro, graso y óseo de la canal de vacuno diferenciando los tejidos en tres dimensiones, lo que ofrece la posibilidad de realizar predicciones precisas sobre la composición corporal.
- Absorciometría con rayos X de doble energía (DXA): al ofrecer una buena relación calidad-precio y una menor exposición a la radiación, la DXA predice eficazmente la composición de la canal, ayudando así a establecer una nutrición precisa y un análisis detallado de los tejidos.
- Ultrasonido (US): aunque llevar a cabo la valoración del ganado plantea algunos retos, el ultrasonido explora la estimación de corte primario y mejora la calidad de la carne mediante tratamientos de alta intensidad, proporcionando valoraciones no invasivas en tiempo real.
- Sistemas de visión artificial (SVA) y tecnología de visión 3D: emplean algoritmos y machine learning (aprendizaje automático) para evaluar con precisión la calidad de la carne, la distribución de la grasa y su composición. Los sistemas de escaneo y las cámaras láser miden de forma no invasiva las dimensiones del ganado para controlar su crecimiento y evaluar su salud, lo que es esencial para estimar la composición de la canal y predecir las características de calidad de la carne, como la terneza y el marmoleo.
Estas tecnologías emergentes tienen un gran potencial en la industria cárnica, ya que garantizan productos de mayor calidad y optimizan los métodos de procesamiento. Para los ganaderos, resulta esencial predecir la composición de la canal en animales vivos, ya que esto les permite determinar si están listos para el mercado y ajustar sus estrategias de alimentación. Aunque técnicas como la tomografía computarizada y la absorciometría de rayos X de doble energía (DXA) suelen aplicarse post mortem, las tecnologías de ultrasonido y visión 3D ofrecen evaluaciones en tiempo real y no invasivas, lo que las hace más adecuadas para animales vivos.
Tanto los sistemas de ultrasonido como los de visión 3D ofrecen ventajas únicas al aplicarse en animales vivos. El ultrasonido se destaca por su naturaleza no invasiva, que permite realizar diagnósticos en tiempo real sin causar daño a los animales. Su portabilidad facilita su uso en el terreno y su manejo para evaluar diferentes partes del cuerpo. Además, proporciona datos inmediatos, lo que permite tomar decisiones rápidas sobre las estrategias de alimentación y la preparación para el mercado.
Por su parte, los sistemas de visión 3D ofrecen una evaluación más completa. Los datos tridimensionales que generan permiten estimar con precisión la composición de la canal, el rendimiento cárnico y diversos parámetros de calidad. Estos sistemas pueden predecir con exactitud características clave de la carne, como la terneza, el marmoleo y la consistencia del color, garantizando así la producción de productos cárnicos de alta calidad. La integración de cámaras láser y sistemas de escaneo 3D permite medir, de forma no invasiva, las dimensiones corporales del ganado, lo que contribuye a monitorear su crecimiento y evaluar su estado de salud.
Las tecnologías utilizadas para predecir la composición de los animales vivos
El desarrollo de tecnologías capaces de predecir las características de la canal en animales vivos antes de la faena podría revolucionar la toma de decisiones de los ganaderos en cuanto a la agrupación y gestión de los animales, permitiéndoles obtener precios más altos en el mercado. Si bien el ultrasonido puede registrar estas características en animales vivos, su uso requiere inmovilizar a los animales y contar con personal y equipos especializados, lo que genera estrés en los animales y aumenta tanto el trabajo como los costos. Para superar estas limitaciones, los investigadores han propuesto métodos basados en visión artificial para evaluar la composición corporal y el peso mediante imágenes en 3D en el sector de la carne de vacuno. Estas alternativas son más seguras, razonablemente precisas y menos estresantes para los animales. Aunque estas técnicas se centran principalmente en la estimación del peso, el grosor de la grasa dorsal, el porcentaje de grasa corporal y la profundidad muscular, su capacidad para predecir rasgos específicos, como el área o la circularidad del entrecot en animales vivos, sigue siendo limitada.
En muchos de estos estudios se utilizan técnicas de visión artificial para realizar mediciones biométricas del cuerpo, como el volumen, el área, la longitud y la anchura, con el objetivo de predecir resultados deseados, como el peso o la composición corporal. Sin embargo, algunos estudios han identificado deficiencias en la precisión al predecir la profundidad muscular, el grosor de la grasa dorsal y el porcentaje de grasa corporal mediante estos métodos. Recientemente, se han publicado investigaciones que exploran el uso de técnicas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNN), para predecir el peso corporal con una precisión aceptable. No obstante, estas técnicas aún presentan limitaciones en la estimación de la profundidad muscular y el grosor de la grasa dorsal. Las CNN están diseñadas específicamente para analizar datos visuales, ya que procesan imágenes, lo que las convierte en herramientas ideales para abordar tareas como el análisis de imágenes tridimensionales de la superficie corporal del ganado. Estas redes, compuestas por capas convolucionales, de agrupamiento y completamente conectadas, destacan en la extracción de características de las imágenes, lo que resulta fundamental para estimar rasgos de la canal, como el área y la circularidad del entrecot. La circularidad es una medida geométrica que describe la forma del entrecot y cuantifica en qué medida esta parte del cuerpo se asemeja a un círculo perfecto.
Estudios realizados con animales vivos
Un estudio reciente realizado por Caffarini et al. (2022) analiza los últimos avances en la predicción de las características de la canal en animales vivos, con un enfoque específico en la estimación del área y la circularidad del entrecot. Esta investigación empleó un marco de aprendizaje profundo basado en imágenes 3D de la superficie corporal. La metodología incluía dos redes neuronales: una red de análisis de escena en pirámide anidada (nPSPNet) para la extracción de características mediante la segmentación de imágenes, y una red neuronal convolucional (CNN) para predecir el área y la circularidad del entrecot a partir de las características extraídas por la nPSPNet. La segmentación realizada por la nPSPNet consiste en dividir la imagen en distintas secciones para identificar y clasificar los diferentes componentes, permitiendo así extraer características clave para predecir con precisión rasgos como el área y la circularidad del entrecot. El estudio evaluó diversas arquitecturas de redes neuronales con el objetivo de medir su rendimiento, eficiencia espacial, interpretabilidad y tiempos de entrenamiento, para identificar el modelo más eficaz en la estimación del área y la circularidad del entrecot. En lugar de utilizar imágenes RGB o en escala de grises, se optó por imágenes de profundidad, ya que estas permiten calcular la distancia de cada píxel a la cámara, proporcionando información más detallada sobre el tamaño y la forma del animal.
Este estudio demostró el potencial del aprendizaje profundo para automatizar la medición del área y la circularidad del entrecot a partir de imágenes 3D del ganado, proporcionando técnicas de evaluación eficientes y escalables. Este sistema contribuye a la categorización de los cruces de vacuno según los rasgos deseados del entrecot y facilita el monitoreo de estas características en distintas razas de ganado, lo que podría optimizar tanto el rendimiento animal como la calidad de la canal en etapas tempranas. Usar únicamente el peso corporal como criterio de clasificación no garantiza la consistencia en los rasgos de la canal, debido a las diferencias en la estructura corporal. Por ello, es necesario considerar características adicionales para desarrollar estrategias de clasificación más efectivas, que favorezcan la eficiencia alimentaria, la calidad de la canal y la selección reproductiva.
Miller et al. (2019) utilizaron imágenes 3D y algoritmos de aprendizaje automático, en particular redes neuronales artificiales, para predecir el peso vivo (PV) y las características de la canal en novillos y novillas vivos. Con un sistema automatizado de cámaras, se captaron de forma pasiva imágenes tridimensionales y datos de PV de estos animales antes del sacrificio, ya sea en la granja o al ingresar al matadero. Los algoritmos extrajeron automáticamente sesenta variables predictivas potenciales de estas imágenes 3D, que incluían medidas como longitudes, alturas, anchos, áreas, volúmenes y proporciones. Con estas variables, se crearon modelos de predicción para el peso vivo y las características de la canal. El matadero proporcionó los pesos de las canales en frío y determinó el rendimiento de la carne vendible, la grasa y los grados de conformación tras el sacrificio. El rendimiento de los modelos se evaluó mediante el coeficiente de determinación (R²), que indica la proporción de variabilidad de los datos explicada por las variables predictoras. El coeficiente R² para el peso vivo fue de 0,7; para el peso de la canal en frío, de 0,88; y para el rendimiento de carne vendible, de 0,72. Además, los modelos alcanzaron un 54% y un 55% de precisión (R²) en la predicción de los grados de engrasamiento y conformación, respectivamente. Este estudio demuestra el potencial de las imágenes 3D combinadas con el aprendizaje automático para predecir el peso vivo, el rendimiento de la carne vendible y las características tradicionales de la canal en animales vivos. Con un sistema de este tipo, se podría mejorar notablemente la eficiencia en la producción de carne de vacuno mediante el seguimiento automático del ganado sacrificado en la granja y la optimización del calendario de comercialización de los productos.
Aplicación práctica: las cámaras 3D
En la ganadería, el uso de cámaras 3D va más allá del análisis de las características de la canal, ya que ofrece un enfoque integral para mejorar el bienestar y la productividad de los animales. Estas cámaras proporcionan múltiples ventajas, especialmente en la estimación del peso, la evaluación de la condición corporal y la detección de cojeras. Gracias a su capacidad para obtener imágenes corporales detalladas en 3D, es posible estimar el peso con precisión mediante el análisis de los cambios en el volumen a lo largo del tiempo, lo que proporciona información clave para optimizar las técnicas de alimentación y la gestión de la salud. Además, este sistema permite evaluar la puntuación de la condición corporal, un indicador fundamental para conocer el estado general de salud y nutrición de un animal, lo que contribuye a diseñar planes de alimentación más específicos y eficaces. También permite identificar precozmente una cojera, ya que detecta irregularidades y asimetrías en la pisada, lo que facilita una intervención temprana para aliviar las molestias y evitar complicaciones posteriores. Gracias a esta completa recopilación de datos, no solo se mejora el cuidado individual de los animales, sino que también se optimiza la salud y la productividad general del rebaño, lo que demuestra la gran utilidad de las cámaras 3D en las prácticas de gestión ganadera.
En conclusión, el excelente rendimiento del marco de aprendizaje profundo para predecir el área y la circularidad del entrecot a partir de imágenes 3D de la superficie corporal supera al de los métodos de regresión tradicionales basados en mediciones biométricas. Esto también permite automatizar las estimaciones de otros parámetros clave, como el rendimiento de la canal y el grosor de la grasa dorsal. Gracias a estos avances, se abren nuevas posibilidades para el fenotipado extensivo en cruces de vacuno de carne y diversas razas bovinas, lo que proporciona una herramienta sumamente valiosa para optimizar la gestión del ganado en entornos comerciales.
© 2025 Dellait Knowledge Center. All Rights Reserved.
