Dos proyectos de bioacústica e inteligencia artificial (IA) monitorean el bienestar de los pollos y predicen indicadores productivos en instalaciones avícolas
Desde hace varios años, Grupo AN trabaja en un proyecto de bioacústica aplicada a la avicultura que se centra en el estudio del bienestar de los pollos y en la predicción de los indicadores de gestión de las explotaciones a partir del sonido que emiten. Mediante la instalación de un sensor en el interior de las naves se obtiene todo el sonido generado, consiguiendo datos del número, frecuencia, ancho de banda y centro de energía de la vocalización de las aves.
Estos datos, junto con la información de los granjeros, veterinarios y técnicos, generan un conjunto de parámetros que sirven de entrenamiento a un algoritmo de inteligencia artificial, cuya finalidad es buscar indicadores relacionados con el bienestar de los animales y con la predicción de parámetros productivos.
Utilizando esta herramienta de IA, Grupo AN esta realizando predicciones de peso con una antelación de 4 días en granjas y determinando el nivel de bienestar de los pollitos en las salas de incubación. Según Javier Lacalle, director de ganadería del Grupo AN, la importancia de conocer qué oportunidades ofrece la IA es “entender que es una herramienta más que nos ayuda a mejorar en el trabajo y un nuevo recurso para asegurar la competitividad y la eficacia operativa”.
Origen del proyecto
En el año 2021, la sección avícola, junto con la empresa Cealvet, comenzó a trabajar en un plan de alimentación temprana para mejorar el rendimiento de los pollitos. Mediante la administración de un pienso complementario en la sala de incubación, el animal empieza a alimentarse cuanto antes, facilitando la actividad enzimática y la eficiencia de la digestión. “Estos años hemos realizado un estudio con millones de pollos, con y sin el gel, con el fin de medir el beneficio del producto sobre el bienestar de las aves, estudiando la mejora producida y la reducción del estrés”, concreta Javier Lacalle.
En la incubadora
El siguiente paso del proyecto fue la incorporación de la bioacústica como herramienta de medición para obtener la dimensión cuantitativa del nivel de bienestar de los pollitos en las incubadoras. “Las aves son uno de los grupos de animales que se pueden comunicar vocalmente ya que disponen de llamadas de estrés, sexuales o de alerta, por lo que es posible determinar su nivel de bienestar en función de cómo están piando”, detalla.
En este sentido, la tecnología desarrollada detecta y captura las vocalizaciones de las aves para obtener descriptores acústicos a los que posteriormente se les da una explicación. Durante un año se han estado recogido datos, lo que supone más de 2,7 terabytes de vocalizaciones. “Esta gran cantidad de datos sería imposible procesarla si no fuera por la IA, que nos ayuda a encontrar relaciones entre los descriptores de manera supervisada y automatizada”, comenta Javier Lacalle.
Desde febrero 2024, se han añadido al algoritmo de IA varios parámetros obtenidos mediante un sistema sensórico, como son la humedad relativa, la temperatura y la intensidad de la luz. Con ello, se generan unos estándares para cada manada que permiten diferenciar el estrés según la época del año, el día de la semana, la carga de trabajo o la cantidad de ruido y buscar cuáles son las mejores condiciones.
En la granja
En paralelo, desde hace un año y medio en una de las granjas de crianza del Grupo AN se miden las curvas de frecuencia que determinan el nivel de bienestar, con el objetivo de prever el peso de los pollos. “Para nosotros es fundamental que las aves lleguen al centro de procesado con el peso adecuado y que así el aprovechamiento sea el más adecuado para reducir costes y evitar desperdicios”, aclara Lacalle. En estos momentos, para conocer el peso con el que sale el pollo de la nave los veterinarios realizan pesajes con 0, 7, 14 y 28 días. Después, se efectúa una predicción del peso final del animal apoyándose en el conocimiento de la nave, la época del año y la estirpe.
Javier Lacalle explica cómo en este punto se ha vuelto a incluir el uso de la IA: “hemos continuado alimentando el algoritmo con los pesos que se han recogido a mano y se ha desarrollado una correlación entre el nivel de bienestar y cómo van a crecer los pollos, conociendo el peso con antes de 4 días y un margen de error ,error del 2 %”.
Para finalizar, Javier Lacalle comenta que, a corto plazo, el objetivo es que el modelo esté testado con las condiciones específicas de AN alimentación, estirpe avícola y climatología, e ir replicando su instalación en otras naves.