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EE. UU. trabajan en aplicación que utiliza reconocimiento facial en vacas

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Si bien el reconocimiento facial aplicado en ganado vacuno no es algo nuevo, este año una compañía de Estados Unidos está apostando a sacar el mercado una aplicación con base en esta tecnología. Conozca cuáles fueron las razones detrás del desarrollo de esta herramienta.

Black Hereford Holdings, una asociación con sede en Kansas (Estados Unidos) lleva más de un año en el proceso de crear una aplicación llamada CattleTracs, una tecnología de reconocimiento facial de vacas.

“Este es el comienzo del desarrollo de una base de datos nacional para proteger la salud animal y proteger la propiedad privada de las personas”, aseguró KC Olson, profesor y científico de ganado vacuno de la Universidad Estatal de Kansas.

Los agricultores y ganaderos envían voluntariamente información médica y otros datos sobre su ganado a través de la aplicación para teléfonos inteligentes, creando una base de datos que los asocia con la imagen del animal, coordenadas GPS y fecha.

La tecnología utiliza imágenes de la cabeza y la cara del vacuno para identificarlo en función de características únicas y rastrear al animal a lo largo de su vida.

“El ganado no pierde su cara casi nunca y el costo incremental de un sistema como este es realmente cercano a cero”, afirmó el profesor para el portal Wibw, añadiendo que el sistema permitiría hacer cuarentenas en brotes de enfermedades.

Y añadió que: “El componente más importante, en opinión de mis colegas y yo, es que ahora tenemos los inicios de un proceso nacional de trazabilidad de enfermedades animales, que no agrega gastos, que no viola el derecho de los productores a la privacidad”.

Por otra parte, en entrevista con la cadena radial NPR en Estados Unidos, informó que el objetivo es rastrear el ganado en caso de enfermedad.

Las vacas tienen caras únicas como los humanos y la tecnología de reconocimiento facial puede detectar unos 200 puntos de medición clave para identificar un rostro humano, lo que se conoce como biometría, un concepto que también funciona para las vacas, y que se puede aprovechar gracias a la inteligencia artificial.

“La inteligencia artificial observó millones de imágenes de vacas y aprendió por sí misma, de manera efectiva, qué características de la cabeza bovina eran las más características de la especie. 94 % de las veces la IA acertó la respuesta correcta”, dijo Olson en el programa de radio.

Con esto desarrollaron la app CattleTracs, con la cual los ganaderos toman una foto de la vaca y luego la envían a una base de datos que está desarrollando la compañía de Joe Hoagland, lo que podría conducir a una forma más rápida de rastrear una vaca enferma.

“Podríamos rastrearla, ponerla en cuarentena y manejar la situación de manera muy similar a como lo hacemos hoy con el coronavirus. Ya sabes, si puedes detectarlo temprano, puedes controlarlo”, dijo Hoagland, director de Black Hereford Holdings.

Esto es importante para manejar enfermedades como la fiebre aftosa, pues por ahora el rastreo se hace a través de documentos en papel y registros de ventas para determinar qué tan lejos se ha propagado potencialmente una enfermedad.

Además, si se empieza a usar ampliamente, ya no sería necesario gastar en dispositivos de trazabilidad animal, sino que tendría un costo anual de 9 a 20 dólares, mucho menor al de chapetas con RFID.

De hecho, el Departamento de Agricultura de EE. UU. ha estado atento al desarrollo de esta tecnología, como aseguró uno de los reporteros: “El USDA está al tanto de la investigación sobre el reconocimiento facial del ganado y continuará evaluándola como una posible forma de identificar y rastrear fácilmente a millones de vacas”.

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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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