A medida que la industria láctea adopta cada vez más sensores y tecnología robótica para lograr la automatización, los investigadores de la Facultad de Agricultura y Ciencias de la Vida de Texas A&M están ayudando a los productores a utilizar esta tecnología en constante desarrollo para optimizar la producción y mejorar la salud y el bienestar de las vacas lecheras.

El Dr. Sushil Paudyal, profesor asistente de ciencia lechera en el Departamento de Ciencias Animales de la Facultad de Agricultura y Ciencias de la Vida de la Universidad Agrícola y Mecánica de Texas, está liderando estos esfuerzos. Su investigación aplica tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para recopilar datos en tiempo real avanzados de las granjas, desarrollando sistemas que apoyan la detección temprana de enfermedades, la toma de decisiones informadas y la adopción económicamente eficiente de tecnología robótica.

"Los sistemas basados en sensores, la inteligencia artificial y el análisis en tiempo real están cambiando la forma en que se toman las decisiones diarias en las lecherías", dijo Paudyal. "Pero para que sean efectivos, estas tecnologías deben ser adaptables, actualizables y personalizadas según las necesidades de cada granja".

Construyendo el futuro de los lácteos impulsados por datos

El laboratorio de Paudyal se centra en investigaciones prácticas y basadas en tecnología destinadas a ayudar a los productores a enfrentar desafíos en constante cambio, incluyendo el estrés térmico cada vez más intenso y las dinámicas laborales cambiantes. Los modelos impulsados por tecnología pueden detectar enfermedades tempranamente, fortalecer la gestión de vacas lecheras y mejorar la eficiencia de las lecherías. Ha desplegado con éxito modelos que utilizan algoritmos de análisis avanzados entrenados con imágenes de cámaras y pistas de comportamiento para detectar cojera, mastitis y estrés térmico en vacas individuales.

Dijo: "Actualmente, estamos desarrollando modelos de eficiencia de granja basados en aprendizaje automático para sistemas de ordeño robótico, con el objetivo de identificar tiempos inactivos y fallos en el ordeño".

En la reciente Conferencia Americana de Ganadería de Precisión celebrada en Lincoln, Nebraska, Paudyal y su equipo destacaron algunos de sus resultados de investigación:

Evaluación del impacto del estrés térmico en el rendimiento de los sistemas de ordeño robótico — Este estudio, liderado por el estudiante de doctorado Rajesh Neupane, desarrolló modelos de aprendizaje automático y visión por computadora, y determinó que la gestión del estrés térmico es crucial para los sistemas de ordeño robótico, ya que afecta significativamente la producción de leche de las vacas, la tasa de utilización de los robots, la producción de leche, el consumo de alimento y el rendimiento de ordeño. En entornos más frescos, las vacas rinden notablemente mejor. Estrategias de mitigación, como mejorar el enfriamiento, la ventilación y ajustar los programas de alimentación, son cruciales para mantener la productividad y el bienestar animal.

Cuantificación de estrés térmico y mastitis en vacas lecheras impulsada por IA — Este estudio describe un sistema basado en monitoreo de video automático que utiliza IA para evaluar el estrés térmico y la mastitis en vacas lecheras a través de pistas de comportamiento, logrando un monitoreo en tiempo real y escalable que mejora el bienestar animal y la eficiencia de la granja.

Detección de diferentes tipos de dermatitis digital bovina utilizando visión por computadora — Este estudio explora los últimos avances en métodos de visión por computadora y aprendizaje automático para la detección y predicción temprana de la dermatitis digital bovina en vacas lecheras, y se centra en su potencial en aplicaciones prácticas. La visión por computadora permite la detección temprana, precisa y no invasiva de la dermatitis digital bovina, mejorando el monitoreo de la salud y reduciendo la dependencia de puntuaciones visuales subjetivas.

Innovaciones diseñadas para uso práctico

Uno de los objetivos de Paudyal es desarrollar herramientas de diagnóstico no invasivas y económicamente eficientes aplicables a diversos sistemas de producción. Por ejemplo, algunos sistemas se basan en sistemas basados en cámaras en lugar de sensores físicos para monitorear grandes manadas de vacas lecheras, reduciendo los costos iniciales y ampliando el impacto.

"Estamos desarrollando sensores en el laboratorio que ayudan a detectar enfermedades sin necesidad de recolectar muestras de sangre o leche invasivas", dijo Paudyal. "Monitorearán el comportamiento y las variables fisiológicas de las vacas para determinar si están enfermas".

Su equipo está desarrollando actualmente el asistente virtual "DairyBot", una herramienta de IA generativa que ayuda a los productores a evaluar datos de granja y resultados de laboratorio, y a formular preguntas sobre decisiones de alimentación, mientras interpreta datos de manada en tiempo real utilizando IA.

"Tendrán un asesor en tiempo real con vasto conocimiento, que obtenga información de datos de granja y literatura relacionada con lácteos", dijo Paudyal. "No reemplazará a veterinarios o nutricionistas, pero los empoderará y apoyará para tomar decisiones informadas".

Del 22 al 25 de junio, Paudyal presentó resultados de investigación tempranos en la conferencia de la Asociación Americana de Ciencia Lechera en Louisville, Kentucky. Se espera que el prototipo de DairyBot esté disponible en seis meses.

Tecnología adecuada para todos los lácteos

Aunque Paudyal afirma que la tecnología y la toma de decisiones en tiempo real son el futuro de las lecherías, enfatiza la importancia de soluciones flexibles y moderadas. Sin embargo, a pesar de que muchos lecheros ven un retorno de la inversión, las tasas de adopción varían.

Cree que los sistemas basados en cámaras pueden monitorear manadas más grandes de vacas lecheras, reduciendo los costos iniciales y aumentando las tasas de adopción, ayudando finalmente a cerrar la brecha digital.

"Siempre he querido desarrollar soluciones que ayuden a los lecheros a resolver problemas reales", dijo Paudyal. "Como universidad dotada con la misión de apoyar a los lecheros de Texas, es crucial desarrollar proyectos de investigación que proporcionen soluciones prácticas y aplicables de inmediato. Al proporcionar a los agricultores las herramientas y recursos necesarios, podemos ayudarlos de manera más efectiva a enfrentar los desafíos reales de la granja".