martes, julio 23, 2024
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Ganadería de precisión en sistemas de base pastoril

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El Campo Experimental Villarino es un espacio educativo, de vinculación e investigación estrechamente relacionado a las actividades productivas representativas de la región pampeana. Se trabaja cotidianamente para que cada uno de sus módulos de producción adapte e introduzca conocimientos científicos y herramientas tecnológicas de avanzada. En este sentido el Grupo de Ecología del Pastoreo de la Cátedra de Sistemas de Producción Animal de la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad Nacional de Rosario (UNR) incorpora en el sistema agrícola-lechero el uso de herramientas de manejo que resulten en una producción más eficiente y sustentable.

Medir con precisión y sencillez el comportamiento de los animales en tiempo real, así como la interacción entre ellos, su alimento y su entorno, es crucial para tomar decisiones relacionadas con la nutrición, la salud, la reproducción y el bienestar. Desde el grupo afirman que una inmensa cantidad de datos debe ser procesada y analizada para obtener la información necesaria, lo que es imposible de realizar en tiempo y forma sin herramientas digitales, indicaron desde la alta casa de estudios.

En este sentido llevan adelante una serie de proyectos interdisciplinarios junto al Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional – sinc(i) (UNL-Conicet) y empresas del sector privado como Tacuar Lab SAS, para poner en marcha el uso de tecnologías de evaluación que, complementando con observaciones visuales, permiten realizar diagnósticos precisos y plantear soluciones adecuadas.

Una de esas herramientas es el Sistema DelPro que permite individualizar las vacas cuando ingresan a la sala de ordeño, registrar la producción individual y dosificar el suplemento para cada una de ellas. Esto posibilita estimar los requerimientos energéticos, modelar curvas de lactancia individuales y ajustar la suplementación, para adecuar la dieta a cada animal, se detalló en la revista Agromensajes de la facultad.

Asimismo se está evaluando el uso de caravanas electrónicas con posicionamiento satelital, giróscopo y acelerómetro, para monitorear el nivel de actividad, y bolos intra-ruminales que a partir de registros pueden facilitar el diagnóstico precoz de desórdenes metabólicos y enfermedades. Además se está trabajando en el desarrollo e implementación de tecnologías basadas en la bioacústica, que mediante el registro del sonido que producen los animales al ingerir y rumiar el alimento, y apoyándose en algoritmos e inteligencia artificial, permiten identificar los tiempos de pastoreo, rumia y bebida.

Dispositivos

Los docentes-investigadores mencionaron que “todos estos dispositivos utilizados en los animales podrían integrarse con otros sistemas más tradicionalmente utilizados en agricultura de precisión”. Por ejemplo, “el uso de drones o de imágenes satelitales para calcular el índice verde (NDVI) puede aplicarse en la estimación de la oferta de pasto. Al integrar el geo-posicionamiento animal con la variación espacial de pasto y un sistema de estímulos sonoros y eléctricos, podrían diseñarse nuevas herramientas para el manejo del pastoreo, como los boyeros virtuales, que incluso podrían integrar inteligencia artificial para automatizar la toma de decisiones sobre el manejo de la asignación de pastura basadas en criterios biológicos definidos por el usuario”.

Desde el equipo de trabajo sostienen que basándose en el conocimiento científico se puede llegar a soluciones prácticas eficientes en tiempo y recursos materiales. “Son muchos los desafíos a afrontar para perfeccionar estas herramientas y sistemas. No obstante, el desarrollo y aplicación de la ganadería de precisión presenta un horizonte alentador para mejorar la sustentabilidad de los sistemas de producción animal, mediante el aumento de la eficiencia en el uso de recursos, la mejora en las condiciones de sanidad y bienestar animal, y la adaptabilidad de los sistemas frente al cambio climático”, afirman con tono esperanzador. (fuente AgroClave)