Martes, 3 de diciembre de 2024
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Jornada sobre la aplicación de la inteligencia artificial en mataderos para mejorar el bienestar animal
Jornada sobre la aplicación de la inteligencia artificial en mataderos para mejorar el bienestar animal
Celebrada la jornada PATT sobre
Inteligencia artificial aplicada al bienestar animal en
matadero, organizada en el marco del proyecto
Horizon Europe en WISH (Animal Welfare Indicators
at the Slaughterhouse). La jornada fue organizada por el
DARPA con la colaboración de la
Universidad Autónoma de Barcelona e
INNOVACC, Clúster catalán de la carne y la
proteína alternativa.
El objetivo principal de la jornada fue reunir a expertos del sector y empresas europeas participantes en el proyecto aWISH para discutir las últimas tecnologías impulsadas por la IA que buscan mejorar el bienestar animal en todo el proceso productivo.
La jornada comenzó con la bienvenida por parte de los organizadores y el Decano de la Facultad de Veterinaria de la Universidad Autónoma de Barcelona. El evento se centró en la presentación de tecnologías innovadoras que buscan mejorar el bienestar animal en todo el proceso productivo, desde la granja hasta el matadero.
Antonio Velarde, del IRTA, presentó la idea de los “indicadores iceberg”, señales que de forma indirecta apuntan a problemas de bienestar animal y requieren investigación adicional. Estos indicadores, como la mortalidad en la granja y los decomisos de animales en los mataderos, pueden ser la clave para detectar problemas en etapas tempranas. Velarde también destacó el uso de la IA para evaluar en tiempo real la calidad de la canal, identificando hematomas, lesiones y variaciones de color, lo que permite mejorar los estándares de bienestar y optimizar el proceso de producción.
Kenny van Langeveld y Sandra Stojanovic, participantes del proyecto aWISH, presentaron sus investigaciones sobre la adaptación de sensores para monitorizar tanto pollos como cerdos. Estos sensores pueden detectar cambios en el comportamiento de los animales, como el aumento de la frecuencia cardíaca o la disminución de la actividad, lo que puede indicar estrés o dolor. La información obtenida a través de estos sensores puede ser utilizada para ajustar las condiciones de manejo, mejorar la alimentación o identificar animales que necesitan atención médica.
Pol Llonch, investigador del Departamento de Ciencia Animal y de los Alimentos de la UAB, enfatizó la importancia de detectar indicadores de bienestar en toda la cadena de producción. Propuso el uso de sistemas de IA para monitorizar de forma rutinaria aspectos como la nutrición, la salud (lesiones cutáneas y pulmonares) y el comportamiento de los animales. Estos sistemas pueden identificar patrones que indican problemas de bienestar, como la disminución del consumo de alimento, la aparición de lesiones o cambios en el comportamiento. La detección temprana de estos problemas permite intervenir de manera oportuna y prevenir que se conviertan en problemas graves.
Este evento representa un paso importante hacia la modernización del sector cárnico, destacando el papel crucial de la inteligencia artificial en la mejora de la calidad, seguridad alimentaria y bienestar de los animales.
El objetivo principal de la jornada fue reunir a expertos del sector y empresas europeas participantes en el proyecto aWISH para discutir las últimas tecnologías impulsadas por la IA que buscan mejorar el bienestar animal en todo el proceso productivo.
La jornada comenzó con la bienvenida por parte de los organizadores y el Decano de la Facultad de Veterinaria de la Universidad Autónoma de Barcelona. El evento se centró en la presentación de tecnologías innovadoras que buscan mejorar el bienestar animal en todo el proceso productivo, desde la granja hasta el matadero.
Antonio Velarde, del IRTA, presentó la idea de los “indicadores iceberg”, señales que de forma indirecta apuntan a problemas de bienestar animal y requieren investigación adicional. Estos indicadores, como la mortalidad en la granja y los decomisos de animales en los mataderos, pueden ser la clave para detectar problemas en etapas tempranas. Velarde también destacó el uso de la IA para evaluar en tiempo real la calidad de la canal, identificando hematomas, lesiones y variaciones de color, lo que permite mejorar los estándares de bienestar y optimizar el proceso de producción.
Kenny van Langeveld y Sandra Stojanovic, participantes del proyecto aWISH, presentaron sus investigaciones sobre la adaptación de sensores para monitorizar tanto pollos como cerdos. Estos sensores pueden detectar cambios en el comportamiento de los animales, como el aumento de la frecuencia cardíaca o la disminución de la actividad, lo que puede indicar estrés o dolor. La información obtenida a través de estos sensores puede ser utilizada para ajustar las condiciones de manejo, mejorar la alimentación o identificar animales que necesitan atención médica.
Pol Llonch, investigador del Departamento de Ciencia Animal y de los Alimentos de la UAB, enfatizó la importancia de detectar indicadores de bienestar en toda la cadena de producción. Propuso el uso de sistemas de IA para monitorizar de forma rutinaria aspectos como la nutrición, la salud (lesiones cutáneas y pulmonares) y el comportamiento de los animales. Estos sistemas pueden identificar patrones que indican problemas de bienestar, como la disminución del consumo de alimento, la aparición de lesiones o cambios en el comportamiento. La detección temprana de estos problemas permite intervenir de manera oportuna y prevenir que se conviertan en problemas graves.
Este evento representa un paso importante hacia la modernización del sector cárnico, destacando el papel crucial de la inteligencia artificial en la mejora de la calidad, seguridad alimentaria y bienestar de los animales.
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