Una ganadería de rumiantes más eficiente y sostenible en el ámbito mediterráneo
El principal objetivo del proyecto ‘Sebastien’ (Smarter Livestock Breeding Through Advanced Services Tailoring Innovative and multi-source data to Users' Needs) es lograr una gestión económica y medioambientalmente sostenible de la ganadería. En particular, el proyecto se centra en la cría de ganado vacuno, ovino y caprino y los evalúa a través de este nuevo sistema digital tecnológicamente innovador. La Confederación de Asociaciones de Frisona Española (Conafe) colabora en el proyecto.
El DSS cubrirá sistemas de producción extensiva e intensiva de ganado vacuno, ovino y caprino para satisfacer las necesidades y prioridades de los diferentes actores del sector, como agricultores, operadores, investigadores, gobiernos, operadores de mercado, empresarios y pymes.
A través de conjuntos de datos ambientales, sectoriales y otros datos geoespaciales, el DSS podrá anticipar condiciones incómodas para los animales y alertar a las partes responsables para que actúen antes de que esas nuevas condiciones se establezcan y tengan un impacto adverso en el comportamiento general, la productividad, la reproducción, la mortalidad, y disponibilidad de alimento.
Por ejemplo, los sensores en animales recopilarán datos en tiempo real y medirán parámetros relacionados con las condiciones corporales de los animales, como la temperatura corporal, la saturación de oxígeno en sangre, el movimiento, el posicionamiento, el tiempo de descanso y los latidos del corazón. Estos rasgos están asociados con la tolerancia al calor y el estado de salud y bienestar de los animales.
Se aplicarán tecnologías desarrolladas en el entorno del internet de las cosas (IoT) y protocolos de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA) para recopilar y gestionar fuentes de datos complejas, como el clima, la salud animal y el bienestar animal. Todos los datos se implementarán en modelos y herramientas de predicción para garantizar la resiliencia de los sistemas ganaderos. La idea es identificar las bases biológicas de la resiliencia al estrés por calor aplicando enfoques de biología de sistemas e inteligencia artificial para desarrollar modelos predictivos de selección genómica y bienestar animal.
Las simulaciones climáticas históricas y futuras con detalles espaciales sin precedentes se combinarán en indicadores de las condiciones de confort y bienestar ambiental. Se integrarán imágenes de satélite para análisis multidimensionales de la disponibilidad de alimento. Los datos se integrarán en información adaptada al usuario mediante diferentes técnicas, desde indicadores empíricos y estadísticos hasta algoritmos de ‘Machine Learning’. Se accederá a la información producida y se explotará a través de herramientas y servicios personalizados.
