Janice Siegford, profesora del Departamento de Ciencia Animal de MSU, ha trabajado en proyectos que utilizan avances en datos y tecnología para analizar el comportamiento en vacas, pollos y cerdos.
Durante la última década, Janice Siegford ha estado investigando formas en que los datos y la tecnología se pueden utilizar para mejorar las prácticas de bienestar animal y permitir que los agricultores y productores asignen mejor sus recursos.
Siegford, profesora de comportamiento y bienestar animal en el Departamento de Ciencia Animal de la Universidad Estatal de Michigan (MSU), se apresura a enfatizar que no ve los datos y la tecnología como reemplazos para los granjeros, sino como una herramienta que mejora sus capacidades.
“No veo la tecnología como una sustitución de los humanos; la veo como una forma de permitirnos hacer las cosas en las que somos mejores”, dijo.
Con menos trabajadores en las granjas, Siegford dijo que la tecnología se está volviendo aún más esencial.
«A veces hay una persona trabajando por cada 100 vacas, o 500 vacas, o 200.000 pollos, así que, ¿cómo sabemos lo que sucede a diario?» ella dijo. «¿Cómo sabemos cómo es su calidad de vida si tenemos tan poca interacción con ellos?»
La tecnología puede desempeñar un papel importante al proporcionar información sobre lo que están experimentando los animales.
La primera incursión de Siegford en trabajar con tecnología fue en la granja Kellogg Biological Station (KBS), donde formó parte de un equipo de investigación que estudiaba cómo las vacas se adaptaban a ser ordeñadas por robots en lugar de humanos.
Ordeño robótico
La primera experiencia de Siegford con datos y tecnología agrícolas fue el análisis de datos sobre el ordeño robótico para vacas lecheras en la Estación Biológica Kellogg de MSU.
“Con el ordeño robotizado, una vaca tiene muchas más opciones sobre cuándo ordeña según sus deseos o necesidades”, dijo.
Cada vaca en KBS tenía una etiqueta individual que alimentaba información a una computadora sobre cuánto ordeñaba la vaca, cuánto comía, su peso y otras características. Cada vaca estaba vinculada a un conjunto de datos específico.
«Hay tanta información que podemos obtener sobre si esta vaca está siguiendo su rutina normal o si algo cambia», dijo Siegford. “Tal vez ella viene todos los días a las 8 am y a las 8 pm, y un día no lo hace. ¿Por qué no lo hace ella?
“Si está obteniendo datos constantes de animales como esas vacas en el ordeñador, entonces tiene una mejor sensación de que las cosas van muy bien todo el tiempo en esta granja o tal vez no tan bien”, dijo Siegford.
Encontrar la mejor manera de analizar los datos puede ser un desafío, especialmente cuando hay tantos.
“Ahora tenemos la capacidad de observar la vida de los animales individualmente de manera casi continua”, dijo Siegford. “Pero son muchos datos. Es enorme».
El uso de Acelerómetros en Pollos
Se utiliza un acelerómetro, esencialmente un «Fitbit de pollo» sujeto a la espalda de un animal, para recopilar datos sobre el comportamiento de las aves de corral. Subir Biswas, profesor de la Facultad de Ingeniería de la MSU, fue socio clave de Siegford en un proyecto que utiliza acelerómetros.
«Estábamos trabajando para reconocer la firma de movimiento del acelerómetro para saber cuándo un pollo estaba parado, sentado, alimentándose o bebiendo», dijo Siegford. «De hecho, podríamos identificar comportamientos específicos basados en la firma de movimiento del acelerómetro».
Identificar el desempeño de comportamientos específicos podría ayudar a los granjeros a determinar si los pollos están realizando comportamientos normales en cantidades correctas, o si se han producido cambios que podrían indicar un problema como enfermedad o picoteo de plumas, según Siegford.
“Las aves enfermas comen menos y caminan menos, cambios que claramente podrían ser detectados por sensores que reconocen estos comportamientos”, dijo.
Siegford, junto con su colega Subir Biswas, utilizó acelerómetros, o «Fitbits de pollo», para analizar el movimiento para identificar comportamientos específicos en las aves de corral.
El acelerómetro midió el movimiento en tres ejes: movimiento lateral horizontal (eje x), movimiento vertical (eje y) y movimiento horizontal hacia adelante (eje z).
«Cuando un pollo camina, tienes el movimiento hacia adelante, pero también tienes un poco de movimiento de lado a lado cuando da sus pasos, y hay un poco de balanceo del cuerpo», dijo Siegford. “Obtienes un poco de verticalidad, un poco de temblor en el cuerpo, ya que en su mayoría avanzan.
“Tienes estos otros tipos característicos clave de sacudidas de la cabeza y pequeños movimientos de lado a lado que ocurren al caminar y que son muy diferentes a cuando un pájaro está parado y picoteando”, dijo. «Puede distinguir entre esos cambios en los ejes x, y, z en términos de cuánto movimiento muestra cada uno».
Aunque el proyecto finalizó en 2015, Siegford actualmente está explorando oportunidades de financiación para continuar con la investigación relacionada.
Cerdos: alimentadores automáticos y algoritmos informáticos
Los cerdos son ahora el principal animal de estudio de Siegford. Ella está colaborando con otros miembros de la facultad de ciencias animales de MSU, Juan Steibel y Cathy Ernst. Uno de sus proyectos consiste en trabajar con investigadores de comportamiento animal del Rural College de Escocia en alimentadores automáticos.
A cada cerdo se le asigna una etiqueta de identificación por radiofrecuencia (RFID) única, que el comedero automático reconoce, y cuando un cerdo entra en el comedero, registra cuánto pesa, cuánto come y cuánto tiempo permanece. Algunos cerdos son lo suficientemente dominantes como para comer cuando quieran sin ser molestados: otros son molestados y seguidos y tienen que colarse durante las horas libres para comer.
“Se puede aprender mucho sobre la estructura social del grupo con solo mirar qué cerdo se alimenta, cuándo y si se alimenta sin interrupción”, dijo Siegford.
Siegford también está utilizando tecnología para examinar la agresión porcina en entornos de producción, donde la experiencia es muy diferente de la dinámica familiar natural.
“Es una especie de situación de ‘El señor de las moscas’”, dijo. “Tenemos todos estos lechones que son destetados todos al mismo tiempo y clasificados en grupos del mismo sexo y del mismo peso. Esta es la tormenta perfecta para la competencia porque, cuando todos los cerdos pesan lo mismo y son del mismo sexo, están tan igualados que cuando luchan por establecer su rango social, luchan muy duro para resolverlo».
Siegford también está colaborando con investigadores de la Universidad de Lovaina en Bélgica para utilizar algoritmos informáticos para analizar videos de agresión de cerdos en alojamientos grupales.
«Usamos cámaras 3D para poder restar todo el fondo de los cerdos y sus formas», dijo Siegford. “Obtienes ciertos tipos de grados de movimiento y la forma en que se mueven los vectores que puedes distinguir de un cerdo corriendo por el corral y jugando, dos cerdos peleando o dos cerdos acostados uno al lado del otro y en paz. Hacemos estas distinciones entre cuánta área está ocupada y cuál es la velocidad y la intensidad de nuestro ángulo de movimiento «.
La identificación de la agresión y los cerdos se puede utilizar para gestionar mejor los corrales, incluida la alimentación; y seleccionar cerdos para la cría que sean más adecuados para la vida en grupo
Agricultores y productores: aumento de la eficiencia
El uso de datos y tecnología para analizar el comportamiento animal no solo ayuda a mejorar la producción animal, sino que también ayuda a los agricultores y productores a utilizar su tiempo de manera más eficiente.
“Puede usar la tecnología para ayudarlo a saber qué están haciendo los animales y dónde tiene problemas que necesita abordar, y puede apuntar a los humanos de una manera inteligente”, dijo Siegford. «Podemos hacer que los humanos se ocupen de las cosas que requieren habilidad e inteligencia a nivel humano en lugar de hacer un trabajo pesado de bajo nivel».
“Si tiene un robot que ahora está ordeñando las vacas, puede mirar la lista de alertas y decir, ‘Aquí están las cinco vacas que necesitan mi atención de las 500’”, dijo. «Puedes dedicar tiempo a observar a una vaca, interactuar con ella y tratarla en lugar de gastarlo limpiando las ubres y pegando los accesorios de los pezones».
Dijo que los datos y la tecnología permiten a los agricultores mantener un entorno de bienestar animal positivo.
“Los datos ahora te dicen cómo hacer las cosas que querías hacer como granjero, que era cuidar mejor a tus animales e interactuar con ellos de la manera más apropiada”, dijo Siegford.
Este artículo fue publicado en Futures, una revista producida dos veces al año por AgBioResearch de la Universidad Estatal de Michigan.
Fuente: Portal de la Michigan State University (https://www.canr.msu.edu/ )