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Un equipo de investigadores de la Universidad de La Frontera (Chile), ha desarrollado una base de datos pionera que permite identificar de forma automática y precisa los comportamientos clave de vacas lecheras en sistemas de pastoreo libre.
Este avance representa una herramienta útil para la detección temprana de cojeras, una de las afecciones más frecuentes y costosas en la producción lechera.
La cojera suele manifestarse inicialmente con cambios en el comportamiento del animal como:
Detectar estos cambios a tiempo es esencial para prevenir el deterioro del bienestar del animal y evitar pérdidas económicas. Sin embargo, en explotaciones extensivas, donde las vacas se desplazan por grandes superficies, este seguimiento no siempre es fácil.
Para superar este desafío, los investigadores diseñaron un sistema de monitoreo basado en collares con sensores de movimiento y localización, capaces de registrar aceleraciones, giros y desplazamientos.
Estos dispositivos fueron colocados en el cuello de 10 vacas durante cinco meses. Al mismo tiempo, se utilizaron cámaras de vigilancia con visión nocturna para validar de forma precisa los comportamientos observados:
El análisis de los datos recogidos permitió entrenar modelos de inteligencia artificial capaces de reconocer estos comportamientos con alta precisión.
El mejor de ellos logró una puntuación F1 de 0,96, lo que indica una capacidad muy fiable para distinguir entre los distintos tipos de actividad.
Según los autores, este sistema puede sentar las bases para futuras aplicaciones orientadas a detectar problemas de salud de forma temprana, incluso antes de que sean visibles a simple vista.
El banco de información generado es de acceso público y se encuentra disponible para que otros equipos de investigación y desarrolladores puedan aprovecharlo. Así, este proyecto no solo contribuye a mejorar el bienestar animal en su entorno inmediato, sino que ofrece una herramienta valiosa para ganaderos y científicos de todo el mundo que trabajan en sistemas de producción con pastoreo. |
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