La inteligencia artificial aplicada a la gestión sanitaria y reproductiva de un rebaño

Medrar Smart Solutions es una consultoría agrotech que, al estar en Galicia, tenemos nuestro mayor conocimiento y experiencia en vacuno de leche. Es un sector que va por delante en aspectos de digitalización, con mucha diferencia con el vacuno de carne, por lo que esa experiencia nos puede servir para traer ese conocimiento al sector ovino y adaptarlo a las principales necesidades.

Todos nuestros proyectos son abiertos, para facilitar el ‘efecto espejo’ entre las explotaciones. Aquí en Galicia, por nuestra idiosincrasia, la llamamos también el ‘efecto envidia’ como aliado. “Si otro lo está haciendo y le va bien, yo también puedo digitalizarme”. Se trata de que haya pioneros en tomar decisiones de digitalización y de innovación, que sean ‘influencers’, que pueden ayudar a acelerar ese camino hacia la digitalización en un sector como el ovino que va por detrás de otros sectores ganaderos.

Un aspecto interesante es que da la sensación de que esos pasos, gracias a la inteligencia artificial, se pueden acortar. Lo que antes nos llevaría para llegar a convergir diez años, podemos hacerlo en menos tiempo.

Todos los datos actuales e históricos están escasamente digitalizados o no conectados, y ese aspecto se da en datos de alimentación, de condición corporal… que son datos que tienen las asociaciones, las cooperativas o el propio ganadero en su propio servidor, pero que no están conectados en una integración. También hay datos de fertilidad, calidad semen en la inseminación artificial, número de partos, producciones de leche, enfermedades, tratamientos… o incluso otros datos como los meteorológicos… Esos datos están a disposición de los ganaderos, pero no están integrados ni digitalizados, por lo que se pierde mucho valor. Cuántas asociaciones profesionales tienen datos almacenados de hace treinta años y esos datos o esa información no se está correlacionando, por lo que no se pueden usar.

También existen oligopolios que tienen información cautiva, como por ejemplo es el robot de ordeño en vacuno de leche, en el que se tiene información de calidad de leche, que se puede traducir en información sobre enfermedades, de lo que come el animal, lo que pesa… y no lo tiene el ganadero. Si no dejamos que esa información se conecte o se genera un dato y una toma de decisiones, se trata de una información cautiva. Esto ocurre, por ejemplo, con la industria láctea.

Por lo que respecta a soluciones tecnológicas que existen en el mercado, son soluciones atomizadas. Un ejemplo es un sistema de paso que permite medir el peso del animal, pero está tan atomizada que no permite integrarse con su dieta o con la temperatura, por lo que no se puede observar si hay una bajada del peso en función de la temperatura, de la época del año, de lo que comió… La ventaja es que las soluciones para realizar integración de datos no son tan caras como antes y no existe esa barrera financiera. Desde nuestra empresa apoyamos para la integración de los sistemas. Ahí entran las capas de inteligencia artificial, que nos va a dar unos crecimientos exponenciales de información y de toma de decisiones.

Es cierto que hay un miedo a la compartición de datos y la gente cree que, si el dato lo comparte, lo pierde. Todas las plataformas que hacemos las desarrollamos bajo sistemas ‘fair play’ donde nadie es soberano del dato, sino el que lo genera tiene que volverle la información. Por lo tanto, las plataformas federadas con claves en estos proyectos. Si aporto información, tengo que tener el mismo nivel que el que la recibe y pueda operar con esa información. Es cierto que en el sector agroalimentario compiten entre sí las industrias, los ganaderos, el consumidor… y esto pasa desde el origen hasta el lineal. Pero debemos compartir datos que nos van a permitir mejorar la toma de decisiones. Ahí está el futuro. En otros sectores aún más competitivos ya se han dado cuenta de que hay que compartir cierta información.

El reto principal es pasar del dato a la información. Los datos deben recogerse de forma sencilla y automatizada por parte del ganadero. Todos los sistemas individuales tienen que adaptarse y entrar en un sistema general, más amplio y federado. Debemos procesarlos y la tecnología tiene un papel fundamental.

El siguiente paso sería que esa información nos diera un soporte en nuestras tomas de decisiones: en compra de animales, en venta de animales, en alimentación, en instalaciones, en tratamientos, en genética… Si conseguimos que los datos pasen a ser información, recortaremos la distancia y velocidad con otros sectores que van más rápido, gracias a la unión de ciencia y tecnología. Tener un dato en sí mismo no vale para nada. Tener muchos datos puede valer para algo más, pero poder procesarlos de una forma sencilla y transformarlos en información es la clave para que interese al ganadero, a la industria, al proveedor de logística y al consumidor final.

El último paso es la elaboración de modelos predictivos basados en datos, que nos ayuden a mejorar los parámetros más relacionados con la competitividad, la sostenibilidad y la rentabilidad de las explotaciones. Nosotros no prescribimos tecnología, porque no es un fin, es un medio. Y es un medio para conseguir competitividad, sostenibilidad y rentabilidad.

Varias asociaciones de raza, con el sustento de universidades, centros de investigación y centros tecnológicos y la consultoría de Medrar Smart Solutions, nos hemos unido para hacer un proyecto que se llama ‘Plataforma Cloud de Datos Federados con Capa de Inteligencia Artificial para la Mejora Genética y Reproductiva del Ovino Lechero Nacional’ (GC4Sheep).

Se está realizando una integración de datos en varias capas, desde las fuentes externas hasta una plataforma que esté anonimizada y federada. Son datos de control lechero, de laboratorios independientes, otros datos relevantes que pueda tener el ganadero, la asociación, la administración pública… Todo tiene que volcarse en esa plataforma mediante el centro tecnológico Gradiant, que son entidades independientes que aportan tecnología, pero no tienen un interés comercial o un interés cautivo. Los datos que tienen las asociaciones de Assaf, Manchega y Latxa, que son históricos desde hace décadas, se van a poder conectar: lactaciones, número de animales tipados, paternidades, valoraciones genéticas, inseminaciones, morfologías mamarias o de la oveja, enfermedades… Tenemos una cantidad ingente de datos que esas asociaciones comparten hacia arriba, pero luego las información les baja a cada uno desde la plataforma.

El objetivo principal del proyecto es incrementar la rentabilidad de las ganaderías ovinas a través de una capa de inteligencia artificial sobre el dato y conectada con innovaciones en la mejora de la inseminación artificial. Así, el objetivo 1 es el análisis de datos en plataforma federada dotada de inteligencia artificial para conseguir predicciones, focalizadas principalmente en la rentabilidad de las ganaderías. El objetivo 2 es muy parecido, ya que es el análisis de soluciones innovadoras para mejorar la fertilidad orientadas al manejo de machos y hembras para generar datos útiles para la toma de decisiones en ganadería.

El GC4SHEEP nace con el objetivo de trabajar en la recogida de datos conjunta, sobre todo en líneas de mejora en reproducción y fertilidad, para permitir con el análisis de los mismos, desarrollar modelos predictivos para la mejor toma de decisiones en parámetros clave como selección de sementales o empleo de diluyentes para mejorar la calidad del semen. Los resultados esperados son los siguientes:

• Desarrollo de plataforma federada segura basada en datalake con inteligencia artificial.
• Análisis de datos MIR y condición corporal para evaluar mejoras en fertilidad.
• Análisis de datos de rendimiento reproductivo en machos basado en ritmo de saltos.
• Datos de rendimiento reproductivos de machos y fertilidad de corderas basado en alimentación.
• Análisis de datos de fertilidad basado en mejora de la viabilidad del semen.
• Análisis de datos para la selección de sementales.

El mercado directo de las nuevas soluciones innovadoras sería el de las ganaderías integradas en las asociaciones de criadores participantes (alrededor de unos 500 rebaños de las razas Assaf, Latxa y Manchega), que representan alrededor de 450.000 ovejas y en torno a 890 machos en centros de inseminación artificial. Los datos que manejan estas asociaciones al año en términos de lactaciones, inseminaciones, valoraciones genéticas, pruebas de filiación, genotipado de resistencia enfermedades, y registros morfológicos pueden ser en torno a 300.000 lactaciones, alrededor de 100.000 inseminaciones, alrededor de 5.000 análisis genómicos, 70.000 pruebas de filiación, 60.000 genotipados de resistencias a enfermedades, y en torno a 115.000 registros morfológicos. Todo esto nos va a permitir analizar ocho millones de datos en un primer momento, porque hay muchos datos que están ocultos que no sabíamos, y que a medida que vayamos trabajando en la primera anualidad, seguramente la inteligencia artificial nos permita sacar de datos que estarían ocultos.

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