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Desarrollan una tecnología para reconocimiento facial del ganado

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Día a día la tecnología brinda nuevos aportes al sector agropecuario. No por casualidad se popularizó en el último tiempo el término AgTech, para concentrar todos los desarrollos bajo una misma denominación. No menos cierto es, sin embargo, que gran cantidad de estos avances se enfocaron en la agricultura, en desmedro de otras actividades, como por ejemplo la ganadería.

Bajo esa premisa la startup santafesina DronAgro trabajó en una aplicación para reconocimiento facial del ganado, que reemplazaría el uso de la tradicional caravana, que tantos problemas acarrea. El desarrollo lleva por nombre «Éxito Ganadero RF» y le valió recientemente una distinción del Centro Internacional de Innovación Tecnológica Argentina (CITA).

Adrián Ferreyra, a cargo de la firma dialogó con AgrofyNews sobre el emprendimiento, que hoy se encuentra en su etapa inicial pero que espera prontamente lanzarla al mercado masivo.

«Las técnicas usadas en la actualidad tienen problemas y limitaciones, ya que no logran proporcionar un nivel competente de seguridad para el ganado, tanto para el registro como para la trazabilidad del mismo», comentó Ferreyra.

A juicio del emprendedor (oriundo de la localidad de San Justo, donde su realiza anualmente la feria ArgenCarne), la importancia de su proyecto radica en que podría poner fin a un problema que se presenta a escala global pero que no viene teniendo la investigación que se merece.

Este año, por ejemplo, un productor uruguayo denunció el robo de ganado a través de la alteración de las caravanas. Meses atrás, desde la Confederación Económica de Misiones (CEM) indicaron que uso trajo muchos problemas por las enfermedades que tienen los animales al lastimarse las orejas y contraer miasis.

«Las caravanas son de fácil extravío, posibilitan intercambiarlas, violarlas o que el propio animal se las arranque», indicó Ferreyra, para luego agregar que «muchas veces se abre una herida en el animal y provoca la posibilidad de una infección que, a su vez, puede llegar a ocasionar la disminución del peso si no es tratado a tiempo».

Es en este marco que desde DronAgro se pensó en dar una solución al problema utilizando las últimas tecnologías de reconocimiento facial. Tras asesorarse con profesionales y productores llegaron a la elaboración de «Éxito Ganadero RF», que considera las imágenes faciales del ganado como característica biométrica primaria para identificarlo.

«La cara del animal tiene información rica en cuanto textura de la piel y rasgos faciales distintos. Se utiliza el segmento del ojo para la captura primaria ya que allí se concentran los datos fundamentales para su distinción», explicó el CEO de DronAgro.

El funcionamiento del aplicativo es de sencilla resolución. En primera instancia se confecciona una base de datos de imágenes faciales del ganado, al cual se le aplica un código individual. A partir de allí sólo se requiere enfocar la cámara del dispositivo al ojo del animal para hacer una identificación del mismo cada vez que se lo necesite. La información consolidada queda plasmada en un archivo excel o bien se podría establecer una comunicación segura a través de la plataforma web de la app.

Gracias al reconocimiento del CITA, Ferreyra se encuentra ahora en la búsqueda de inversores que ayuden a escalar el proyecto. Su objetivo es poder ofrecerlo al mercado en el corto plazo, pero para ello primero debe sortear también una serie de trámites administrativos.

«Hemos realizado un avance muy fuerte y lo de CITA ha sido un gran espaldarazo. Tengo mucha confianza que logremos resultados positivos en lo que resta del año y lanzarlo masivamente a partir del 2020», finalizó

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Con estrategias de mitigación, aumentan un 40 % la productividad ganadera, con estrategias de mitigación

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En el marco del proyecto internacional GANASUR, especialistas del INTA presentaron los resultados del estudio en la Cuenca del Salado, Buenos Aires. Con estrategias de mitigación en los establecimientos se evitó la emisión de 7.400 toneladas de CO₂ y aumentó la producción por vientre un 40 %. Mejoras en la sanidad preventiva y reproductiva, descarte de animales improductivos y manejo del pastoreo, entre las estrategias implementadas.

El proyecto GANASUR se desarrolla sobre la estructura cooperativa de PROCISUR, que reúne a los institutos nacionales de investigación agropecuaria de Argentina, Brasil, Chile, Paraguay y Uruguay, junto con el IICA. La iniciativa busca identificar sistemas ganaderos representativos de cada país, evaluar opciones de mitigación y modelar los impactos productivos, económicos y ambientales asociados a su implementación.

En el caso de la Argentina, se seleccionó como caso de estudio un sistema de ciclo completo de la Pampa Deprimida. Según explicó Mauricio Álvarez, coordinador del Programa Nacional de Carnes y Fibras Animales del INTA, “se trata de una de las principales regiones ganaderas del país y porque la cría concentra una proporción muy importante de las emisiones del sistema”. Al mismo tiempo, sus brechas de eficiencia reproductiva y productiva ofrecen una oportunidad concreta para reducir emisiones sin disminuir la producción de carne.

En esta línea, puntualizó: “Para los países del CAS aumentar la productividad es una meta irrenunciable y los resultados demuestran que es posible producir más, mejorando la rentabilidad, de manera ambientalmente sostenible”.

En este sentido, subrayó: “Los resultados muestran que la mitigación puede integrarse a una estrategia de mejora productiva y económica: no se trata de producir menos, sino de producir más eficientemente, con una menor cantidad de emisiones por unidad de producto y una reducción simultánea de las emisiones absolutas”.

Las medidas de mitigación no se definieron como un paquete teórico, sino a partir de tecnologías probadas y compatibles con el funcionamiento de los establecimientos, detalló Álvarez, al tiempo que aclaró que “fueron validadas mediante consultas con productores y referentes sectoriales, que permitieron identificar aquellas que estarían dispuestos a adoptar”.

En esta línea, destacó que “uno de los principales aportes de GANASUR es haber integrado las dimensiones productiva, ambiental y económica. No alcanza con saber cuánto puede reducirse una emisión: también necesitamos conocer qué efecto tiene la tecnología sobre la productividad, cuánto cuesta implementarla y cuáles son las condiciones para que un productor decida adoptarla”.

Entre las estrategias que se aplicaron, se destacan las mejoras en la sanidad preventiva y reproductiva, el descarte de animales improductivos, el manejo del pastoreo, la recuperación de pasturas, la incorporación de leguminosas, la suplementación estratégica, la inseminación artificial a tiempo fijo y la selección genética.

“La implementación completa de esta trayectoria permitiría evitar unas 7.400 toneladas de CO₂ equivalente entre 2027 y 2040, lo que representa una reducción del 15 % de las emisiones acumuladas respecto del escenario de referencia”, confirmó el investigador. Para 2040, las emisiones anuales disminuirían hasta aproximadamente 2.645 toneladas de CO₂ equivalente y la huella de carbono por kilogramo producido se reduciría cerca de un 27 %.

“Los beneficios no serían solamente ambientales, sino también productivos”, sentenció Álvarez. Es que, según detalló, la producción por vientre aumentaría un 40 %, al pasar de 197 a 275 kg de peso vivo, mientras que el mayor volumen de carne generado y la mejora de la eficiencia permitirían alcanzar importantes beneficios económicos.

Según detalló el especialista del INTA, “la transición tecnológica se diseñó de manera gradual y acumulativa”. En una primera etapa se propuso ordenar el manejo del rodeo y mejorar su desempeño reproductivo; posteriormente, fortalecer la base forrajera y nutricional; y, finalmente, incorporar herramientas de mayor intensificación.

“Esta secuencia responde a una lógica concreta: comenzar por tecnologías de menor complejidad y avanzar hacia otras que requieren mayores capacidades e inversiones, evitando asumir que todas pueden adoptarse simultáneamente”, aclaró Álvarez.

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