{"id":31344,"date":"2025-03-05T13:17:12","date_gmt":"2025-03-05T19:17:12","guid":{"rendered":"https:\/\/dellait.com\/?p=31344"},"modified":"2025-03-05T14:31:32","modified_gmt":"2025-03-05T20:31:32","slug":"como-mejorar-la-evaluacion-del-ganado-con-imagenes-3d-e-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dellait.com\/es\/como-mejorar-la-evaluacion-del-ganado-con-imagenes-3d-e-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo mejorar la evaluaci\u00f3n del ganado con im\u00e1genes 3D e inteligencia artificial | Dellait"},"content":{"rendered":"\t\t
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\u00c1lvaro Garc\u00eda<\/strong><\/p>\n

En la industria de la carne de vacuno, es com\u00fan enfrentar ciertas dificultades para lograr los grados de engrasamiento y conformaci\u00f3n<\/b> deseados en los animales enviados al matadero. Un estudio reciente realizado en Inglaterra (Miller et al., 2017) revel\u00f3 que m\u00e1s de la mitad de las canales de vacuno de primera no alcanzaban los grados de conformaci\u00f3n esperados. Es importante destacar que no solo el 40% de estas canales carec\u00edan de la conformaci\u00f3n adecuada, sino que un 15% adicional presentaban un exceso de grasa. Estas disparidades en la calidad de las canales<\/b> tienen consecuencias significativas que van m\u00e1s all\u00e1 de la eficiencia de los animales y se traducen en sanciones econ\u00f3micas, particularmente cuando se trata de reses con sobrepeso, aunque pertenezcan a una clasificaci\u00f3n diferente. Adem\u00e1s, el impacto financiero tambi\u00e9n afecta al ganado que no alcanza el peso objetivo, lo que provoca una reducci\u00f3n de los precios en el mercado. Por lo tanto, la capacidad de cuantificar con precisi\u00f3n el peso<\/b> de los animales es crucial, tanto por consideraciones econ\u00f3micas inmediatas como por la sostenibilidad a largo plazo de las granjas de vacuno. En resumen, medir y predecir con exactitud el peso del ganado no es solo una necesidad econ\u00f3mica, sino tambi\u00e9n un factor clave para determinar la viabilidad y rentabilidad futura de la industria de la carne de vacuno.<\/p>\n

Se han desarrollado numerosas ecuaciones para predecir las caracter\u00edsticas de la canal en animales vivos<\/b>, y, por lo general, estas dependen de mediciones manuales y laboriosas de las dimensiones corporales, la puntuaci\u00f3n de la condici\u00f3n corporal o la profundidad de los tejidos, que suelen obtenerse mediante ecograf\u00edas. Sin embargo, este m\u00e9todo no est\u00e1 exento de desaf\u00edos, ya que requiere una considerable inversi\u00f3n de tiempo y esfuerzo, as\u00ed como formaci\u00f3n y conocimientos especializados. Adem\u00e1s, puede resultar estresante y potencialmente peligroso tanto para los animales como para quienes los manipulan. Gracias a los avances en las tecnolog\u00edas de imagen<\/b> y su mayor accesibilidad, la evaluaci\u00f3n del ganado est\u00e1 experimentando una gran transformaci\u00f3n. Un estudio reciente realizado por Ozkaya et al. (2016) demostr\u00f3 que el an\u00e1lisis digital de im\u00e1genes permite determinar con precisi\u00f3n las medidas corporales esenciales del ganado. Entre estas medidas se incluyen la longitud corporal, la altura de la cruz, la profundidad del t\u00f3rax y la altura de la cadera, con niveles de precisi\u00f3n que oscilan sistem\u00e1ticamente entre el 90 % y el 98 %. Este cambio de paradigma hacia una evaluaci\u00f3n del ganado no invasiva y basada en tecnolog\u00eda no solo agiliza el proceso, sino que tambi\u00e9n reduce la carga asociada a las mediciones manuales. La precisi\u00f3n y eficiencia que ofrece el an\u00e1lisis digital de im\u00e1genes promete revolucionar la industria ganadera, al proporcionar una mejor recopilaci\u00f3n de datos, mayor bienestar animal y un aumento de la productividad.<\/p>\n

Aunque las tecnolog\u00edas de imagen bidimensional (2D) han sido objeto de numerosos estudios, en la actualidad, la incorporaci\u00f3n de sistemas de im\u00e1genes tridimensionales (3D)<\/b> en las granjas va en aumento. Este avanzado m\u00e9todo de obtenci\u00f3n de im\u00e1genes ofrece un amplio abanico de posibilidades, como la estimaci\u00f3n del peso vivo y la evaluaci\u00f3n del comportamiento animal. Sin embargo, cabe destacar que a\u00fan no se ha explorado todo el potencial de las im\u00e1genes tridimensionales, especialmente en lo que respecta a la predicci\u00f3n simult\u00e1nea del peso vivo y las caracter\u00edsticas de la canal del ganado vacuno. Gracias al sistema de im\u00e1genes en 3D, colocado estrat\u00e9gicamente por encima de los animales, es posible obtener una gama m\u00e1s amplia de variables predictivas, lo que eleva los modelos de predicci\u00f3n a un nivel superior de sofisticaci\u00f3n. Adem\u00e1s, esta posici\u00f3n estrat\u00e9gica ofrece la clara ventaja de mantener el equipo de obtenci\u00f3n de im\u00e1genes a una distancia segura de los animales, lo que reduce el riesgo de da\u00f1os y facilita el acceso para su instalaci\u00f3n y mantenimiento. En cuanto a la clasificaci\u00f3n de las canales, el an\u00e1lisis de im\u00e1genes de v\u00eddeo se ha convertido en una herramienta valiosa que, al eliminar la subjetividad asociada a las evaluaciones visuales realizadas por personal cualificado, aporta una mayor coherencia en la clasificaci\u00f3n. Sin embargo, muchos ganaderos siguen confiando en las evaluaciones visuales subjetivas y en los procedimientos manuales de pesaje para determinar los porcentajes de grasa y conformaci\u00f3n. Esta ineficiencia operativa supone un reto importante para el sector de la carne de vacuno. La implantaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda de im\u00e1genes en 3D tiene el potencial de transformar y revolucionar este proceso de selecci\u00f3n, permitiendo predecir las caracter\u00edsticas de la canal de los animales vivos directamente en la granja. Esto facilita a los ganaderos tomar decisiones informadas y enviar al matadero a los animales en cuanto cumplan con las especificaciones necesarias. Como resultado, se obtiene una mayor rentabilidad para los productores, una mayor uniformidad en las canales y una menor huella medioambiental por cada unidad producida, reflejada en la reducci\u00f3n de las emisiones de gases de efecto invernadero y el consumo de agua.<\/p>\n

En 2017, Miller et al. llevaron a cabo un estudio con el objetivo de revolucionar la predicci\u00f3n de los par\u00e1metros del ganado, espec\u00edficamente el peso en vivo y las caracter\u00edsticas de la canal, mediante el uso de tecnolog\u00eda de im\u00e1genes en 3D y sofisticados algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, como las redes neuronales artificiales. Para ello, se centraron en la recopilaci\u00f3n pasiva del peso en vivo de novillos y vaquillas de distintas razas y en distintas fases, ya sea en la granja o en el matadero, utilizando im\u00e1genes 3D.<\/p>\n

Mediante algoritmos personalizados, se extrajeron autom\u00e1ticamente sesenta variables predictivas potenciales a partir de las im\u00e1genes 3D de los animales vivos. Estas variables abarcaban un amplio espectro de medidas, como longitudes, alturas, anchos, \u00e1reas, vol\u00famenes y proporciones, y fueron utilizadas como base para desarrollar modelos predictivos del peso en vivo y las caracter\u00edsticas de la canal. Por otro lado, el matadero proporcion\u00f3 los pesos en fr\u00edo de las canales de cada animal. As\u00ed, mediante el an\u00e1lisis visual de la imagen de la mitad de cada canal, se determin\u00f3 meticulosamente el porcentaje de carne vendible, as\u00ed como los grados de engrasamiento y conformaci\u00f3n de cada una de ellas.<\/p>\n

Para evaluar el rendimiento de los modelos de predicci\u00f3n<\/b>, se llev\u00f3 a cabo un an\u00e1lisis exhaustivo utilizando par\u00e1metros clave como el coeficiente de determinaci\u00f3n (R\u00b2) y el error cuadr\u00e1tico medio (RMSE). Se observ\u00f3 que los modelos demostraron una alta capacidad para predecir el peso vivo (R\u00b2 = 0,7; RMSE = 42), el peso de la canal en fr\u00edo (R\u00b2 = 0,88; RMSE = 14) y el porcentaje de carne vendible (R\u00b2 = 0,72; RMSE = 14). Adem\u00e1s, los modelos tambi\u00e9n mostraron la capacidad de predecir los grados de engrasamiento y conformaci\u00f3n con una tasa de precisi\u00f3n del 54% y 55% (R\u00b2), respectivamente. Este innovador estudio revel\u00f3 el potencial de las im\u00e1genes 3D combinadas con el an\u00e1lisis de aprendizaje autom\u00e1tico como m\u00e9todo para predecir el peso vivo, el porcentaje de carne vendible y las caracter\u00edsticas tradicionales de la canal de los animales vivos. Adem\u00e1s de su capacidad t\u00e9cnica, este enfoque ofrece la revolucionaria posibilidad de resolver una ineficiencia significativa en el sector de la producci\u00f3n de carne de vacuno. Mediante el seguimiento aut\u00f3nomo del ganado de engorde en la granja y la comercializaci\u00f3n de los animales en el momento \u00f3ptimo, este sistema promete mejorar tanto la productividad como la rentabilidad del sector.<\/p>\n

Para la industria de la carne de vacuno, es muy dif\u00edcil lograr que el ganado que se env\u00eda al matadero alcance los niveles deseados de grasa y conformaci\u00f3n. Estudios recientes se\u00f1alan que m\u00e1s de la mitad de las canales de vacuno de primera no alcanzan los niveles de conformaci\u00f3n esperados. Estas disparidades en la calidad de las canales tienen importantes consecuencias que van m\u00e1s all\u00e1 de la eficiencia de los animales, ya que se traducen en sanciones econ\u00f3micas, tanto si el ganado tiene sobrepeso como si no alcanza el peso ideal. Por lo tanto, es crucial determinar con precisi\u00f3n el peso, ya que esto impacta tanto en las decisiones econ\u00f3micas a corto plazo como en la sostenibilidad a largo plazo de la industria de la carne de vacuno. Los m\u00e9todos tradicionales para predecir las caracter\u00edsticas de la canal se basan en mediciones manuales que requieren mucho trabajo, tiempo y experiencia, y que adem\u00e1s pueden ser estresantes tanto para los animales como para los operarios. Sin embargo, los avances en las tecnolog\u00edas de imagen han introducido m\u00e9todos de evaluaci\u00f3n del ganado no invasivos y basados en tecnolog\u00eda. Estas innovaciones, como el an\u00e1lisis digital de im\u00e1genes, ofrecen mayor precisi\u00f3n y eficacia, al mismo tiempo que reducen la carga de las mediciones manuales.<\/p>\n

Aunque las im\u00e1genes bidimensionales han sido ampliamente estudiadas, la incorporaci\u00f3n de im\u00e1genes tridimensionales (3D) en la ganader\u00eda, que poseen el potencial para predecir tanto el peso vivo como las caracter\u00edsticas de la canal, se ha convertido en un \u00e1rea emergente. Las im\u00e1genes tridimensionales en suspensi\u00f3n ofrecen un abanico m\u00e1s amplio de variables predictivas, mientras que garantizan la seguridad y accesibilidad de los equipos. A pesar de que el an\u00e1lisis de im\u00e1genes de v\u00eddeo ha mejorado la coherencia en la clasificaci\u00f3n de las canales, persisten las ineficiencias operativas. Este innovador estudio muestra el potencial de las im\u00e1genes 3D y el aprendizaje autom\u00e1tico para revolucionar la predicci\u00f3n de los par\u00e1metros del ganado. La mejora de la productividad y la rentabilidad augura un futuro m\u00e1s sostenible y eficiente para el sector de la carne de vacuno, abriendo las puertas a una nueva era en la evaluaci\u00f3n del ganado.<\/p>\n

\u00a9 2025 Dellait Knowledge Center. All Rights Reserved.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":679,"featured_media":30921,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","footnotes":""},"categories":[820],"tags":[],"class_list":["post-31344","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-articulos-vacuno-de-carne"],"acf":[],"yoast_head":"\nC\u00f3mo mejorar la evaluaci\u00f3n del ganado con im\u00e1genes 3D | Dellait<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"El uso de im\u00e1genes 3D en la ganader\u00eda permite predecir peso, caracter\u00edsticas de la canal y optimizar procesos.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" 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