- I + D + i Desarrollan un prototipo para la
categorización del ovino y
caprino basado en la inteligencia
artificial
Capaz de determinar la aptitud cárnica
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El Grupo Operativo ‘Artificial Intelligence for Sierra
Morena Quality Lambs’ -cuyo acrónimo es Quality
Lambs-, está desarrollando un innovador sistema
tecnológico basado en el uso de tecnologías como la
inteligencia artificial y el machine learning para la
categorización del ovino-caprino, capaz de
determinar la aptitud cárnica -y, por tanto, la
calidad de los corderos-, además de la detección anticipada de
animales enfermos, según informan desde su web Copperativas
Agro-alimentarias Andalucía.
Liderado por la cooperativa ganadera CorSevilla y con la
participación de Cooperativas Agro-alimentarias de Andalucía, la
Asociación de Investigación y Cooperación Industrial de Andalucía
(AICIA) y el Grupo de Desarrollo Rural Sierra Morena Sevillana,
este consorcio ha cumplido su primer año de trabajo de los dos
ejercicios de ejecución previstos (julio 2022-julio 2024).
En esta anualidad ha concluido la fase documental,
con el estudio de 46 referencias bibliográficas sobre ensayos de
tecnologías de identificación del ganado y métodos usados en la
tipificación del ovino. Además, se ha diseñado y montado el
prototipo y se ha comenzado con las pruebas en
laboratorio. El siguiente paso es la instalación del sistema en la
cooperativa ganadera de la Sierra Morena de Sevilla, que tendrá
lugar en las próximas semanas, con el que se hará el entrenamiento
del sistema de inteligencia artificial mediante la captura y
etiquetado de imágenes.
Eficiencia, objetividad y agilidad
CorSevilla, dedicada a la producción de ovino y caprino en
extensivo en las dehesas de Cazalla de la Sierra, integra a más de
600 ganaderías de Sevilla, Huelva, Córdoba y el sur de Badajoz
(Extremadura). Por ello, lograr hacer una tipificación eficiente,
objetiva y, sobre todo ágil, resulta vital para la viabilidad de
esta cooperativa, que precisa, igualmente, mejorar la comunicación
de los procesos entre la cooperativa y los ganaderos asociados.
El dispositivo se apoya en el uso
del internet de las cosas (IoT) para crear una red
de dispositivos interconectados para medir distintos parámetros en
los animales (peso, temperatura, sanidad, sexo, aptitud cárnica,
etc.). Estos datos se analizarán, en tiempo real, con algoritmos de
procesamiento digital de imágenes e inteligencia artificial,
gracias a la instalación de báscula, cámaras, elementos de conexión
y anclaje, automatismos y microprocesadores.
Con este prototipo, la cooperativa ganadera da un paso decisivo en
su estrategia de digitalización, siendo pionera en
la investigación de técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas
al sistema de tipificación del ovino y en asumir una gestión
consecuente con el bienestar animal y con los requerimientos de los
mercados, ya que este nuevo sistema permitirá comercializar una
oferta cárnica con calidad homogénea, lo que, en definitiva, se
traduce en un precio acorde a la calidad de los productos de
CorSevilla.
Mejoras
Este nuevo sistema puede suponer una notable mejora en la
clasificación del ovino para su venta, que tiene el
principal cuello de botella en el pesaje. Además, el hecho de que
la aptitud cárnica deba ser realizada por personas puede introducir
variables subjetivas en el resultado de la clasificación. Por otra
parte, agilizar el proceso de tipificación reduce el estrés en los
animales y mejora la productividad.
Estas son las mejoras que se pretenden lograr gracias a las
innovaciones de Quality Lambs, que digitaliza y optimiza la
tipificación del ganado ovino, logrando un sistema tecnológicamente
puntero que moderniza el habitualmente empleado en el sector.
Este proyecto está financiado a través de los Fondos Europeos
Agrícolas de Desarrollo Rural (FEADER) y cofinanciado por la
Consejería de Agricultura, Pesca, Agua y Desarrollo Rural de la
Junta de Andalucía en la convocatoria para el Funcionamiento de
Grupos Operativos Regionales de la Asociación Europea de Innovación
en Materia de Productividad y Sostenibilidad Agrícola (EIP AGRI) de
2020.