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Proyecto Quality Lambs

Inteligencia artificial para determinar la aptitud cárnica de ovino y caprino y la detección de enfermedades

Redacción Interempresas17/07/2023
El Grupo Operativo ‘Artificial Intelligence for Sierra Morena Quality Lambs’ -cuyo acrónimo es Quality Lambs-, está desarrollando un innovador sistema tecnológico basado en el uso de tecnologías como la inteligencia artificial y el Machine Learning para la categorización del ovino y caprino, capaz de determinar la aptitud cárnica y la calidad de las canales, además de la detección anticipada de animales enfermos.

CorSevilla, dedicada a la producción de ovino y caprino en extensivo en las dehesas de Cazalla de la Sierra, integra a más de 600 ganaderías de Sevilla, Huelva, Córdoba y el sur de Badajoz (Extremadura). Por ello, lograr hacer una tipificación eficiente, objetiva y, sobre todo ágil, resulta vital para la viabilidad de esta cooperativa, que precisa, igualmente, mejorar la comunicación de los procesos entre la cooperativa y los ganaderos asociados.

El dispositivo se apoya en el uso del internet de las cosas (IoT) para crear una red de dispositivos interconectados para medir distintos parámetros en los animales (peso, temperatura, sanidad, sexo, aptitud cárnica, etc.). Estos datos se analizarán, en tiempo real, con algoritmos de procesamiento digital de imágenes e inteligencia artificial, gracias a la instalación de báscula, cámaras, elementos de conexión y anclaje, automatismos y microprocesadores.

Con este prototipo, la cooperativa ganadera da un paso decisivo en su estrategia de digitalización, siendo pionera en la investigación de técnicas de inteligencia artificial aplicadas al sistema de tipificación del ovino y en asumir una gestión consecuente con el bienestar animal y con los requerimientos de los mercados, ya que este nuevo sistema permitirá comercializar una oferta cárnica con calidad homogénea, lo que, en definitiva, se traduce en un precio acorde a la calidad de los productos de CorSevilla.

Procesamiento digital de la imagen de un cordero
Procesamiento digital de la imagen de un cordero.

Este nuevo sistema puede suponer una notable mejora en la clasificación del ovino para su venta, que tiene el principal cuello de botella en el pesaje. Además, el hecho de que la aptitud cárnica deba ser realizada por personas puede introducir variables subjetivas en el resultado de la clasificación. Por otra parte, agilizar el proceso de tipificación reduce el estrés en los animales y mejora la productividad.

Estas son las mejoras que se pretenden lograr gracias a las innovaciones de Quality Lambs, que digitaliza y optimiza la tipificación del ganado ovino, logrando un sistema tecnológicamente puntero que moderniza el habitualmente empleado en el sector.

Ejecución del proyecto

Este proyecto está financiado a través de los Fondos Europeos Agrícolas de Desarrollo Rural (FEADER) y cofinanciado por la Consejería de Agricultura, Pesca, Agua y Desarrollo Rural de la Junta de Andalucía en la convocatoria para el Funcionamiento de Grupos Operativos Regionales de la Asociación Europea de Innovación en Materia de Productividad y Sostenibilidad Agrícola (EIP AGRI) de 2020.

Liderado por la cooperativa ganadera CorSevilla y con la participación de Cooperativas Agro-alimentarias de Andalucía, la Asociación de Investigación y Cooperación Industrial de Andalucía (AICIA) y el Grupo de Desarrollo Rural Sierra Morena Sevillana, este consorcio ha cumplido su primer año de trabajo de los dos ejercicios de ejecución previstos (julio 2022-julio 2024).

En esta anualidad ha concluido la fase documental, con el estudio de 46 referencias bibliográficas sobre ensayos de tecnologías de identificación del ganado y métodos usados en la tipificación del ovino. Además, se ha diseñado y montado el prototipo y se ha comenzado con las pruebas en laboratorio. El siguiente paso es la instalación del sistema en la cooperativa ganadera de la Sierra Morena de Sevilla, que tendrá lugar en las próximas semanas, con el que se hará el entrenamiento del sistema de inteligencia artificial mediante la captura y etiquetado de imágenes.

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