Aplicaciones del Aprendizaje Profundo en la Producción Avícola: Una Guía para Veterinarios
La industria avícola se enfrenta a retos constantes para optimizar la producción, garantizar el bienestar animal y prevenir brotes de enfermedades. En este contexto, las herramientas digitales basadas en la Inteligencia Artificial (IA), y en particular en el aprendizaje profundo, ofrecen nuevas e interesantes posibilidades. Este artículo presenta una visión general de cómo el aprendizaje profundo se está aplicando en la producción avícola, con un enfoque en las áreas donde los veterinarios pueden encontrar mayor utilidad.
¿Qué es el Aprendizaje Profundo o «Deep Learning»?
El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para analizar datos y realizar predicciones. Estas redes aprenden patrones complejos a partir de grandes cantidades de datos, lo que les permite realizar tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la toma de decisiones.
Aplicaciones del Aprendizaje Profundo en la Producción Avícola
El aprendizaje profundo se está utilizando en diversas áreas de la producción avícola para:
- Detección temprana de enfermedades: Mediante el análisis de imágenes y vídeos de las aves, se pueden identificar signos tempranos de enfermedad, como cambios en el comportamiento, la postura o el plumaje.
- Monitorización del crecimiento y la uniformidad: El aprendizaje profundo puede evaluar el crecimiento de las aves y detectar desigualdades en el desarrollo, lo que permite a los productores tomar medidas correctivas a tiempo.
- Conteo de aves: Esta tecnología permite contar automáticamente el número de aves en un gallinero, lo que facilita el seguimiento de la población y la detección de pérdidas.
- Detección de aves muertas: La identificación rápida de aves muertas es crucial para prevenir la propagación de enfermedades. El aprendizaje profundo puede automatizar este proceso, reduciendo la necesidad de inspecciones manuales.
- Evaluación del peso: Estimar el peso de las aves a partir de imágenes puede ayudar a optimizar la alimentación y la gestión del lote.
Ventajas del Uso del Aprendizaje Profundo
La implementación de soluciones basadas en el aprendizaje profundo ofrece numerosas ventajas para la producción avícola:
- Mayor eficiencia: Automatización de tareas que antes requerían mano de obra intensiva, como el conteo de aves o la detección de animales muertos.
- Mejora del bienestar animal: Detección temprana de problemas de salud, lo que permite una intervención rápida y reduce el sufrimiento de las aves.
- Reducción de pérdidas: Prevención de brotes de enfermedades y optimización de la producción, lo que se traduce en una mayor rentabilidad.
- Toma de decisiones más informada: Los datos recopilados y analizados por los sistemas de aprendizaje profundo proporcionan a los productores información valiosa para la toma de decisiones.
¿Cómo Funciona en la Práctica?
La implementación de soluciones de aprendizaje profundo en granjas avícolas generalmente involucra los siguientes componentes:
- Sensores: Cámaras y otros sensores IoT (Internet de las Cosas) se instalan en las naves avícolas para recopilar datos. (Nota: esta instalación debe ser muy precisa para tener una visión 360 º de lo que ocurre en la granja y no tener angulos muertos).
- Dispositivos Edge AI: Dispositivos informáticos con capacidad de procesamiento de IA se colocan en el borde de la red (por ejemplo, en la propia granja) para analizar los datos en tiempo real.
- Plataforma Digital: Una plataforma en la nube centraliza los datos, ejecuta la lógica empresarial y proporciona herramientas de visualización y soporte a la toma de decisiones.
- Modelos de Aprendizaje Profundo: Los modelos de aprendizaje profundo, previamente entrenados con grandes conjuntos de datos, se ejecutan en los dispositivos Edge AI para realizar tareas específicas, como la detección de pollos o la segmentación de imágenes.
El Papel del Veterinario
Los veterinarios desempeñan un papel fundamental en la implementación exitosa de soluciones de aprendizaje profundo en la producción avícola:
- Selección de soluciones: Ayudar a los avicultores y a los veterinarios a elegir las soluciones de aprendizaje profundo más adecuadas para sus necesidades específicas.
- Interpretación de resultados: Interpretar los resultados generados por los sistemas de aprendizaje profundo y convertirlos en recomendaciones prácticas para la gestión de la granja.
- Validación de modelos: Validar la precisión de los modelos de aprendizaje profundo en condiciones reales de campo.
- Formación: Capacitar al personal de la granja en el uso y la interpretación de los sistemas de aprendizaje profundo.
Ejemplos concretos de Inteligencia Artificial aplicada a la avicultura:
- Detección de pollos: Se han utilizado redes neuronales como Faster R-CNN para detectar pollos en imágenes con una precisión de hasta el 85%.
- Segmentación de pollos: Se han utilizado redes como Mask R-CNN para segmentar imágenes de pollos con una precisión de hasta el 90%.
- Conteo de pollos: Se han desarrollado redes neuronales específicas para contar pollos en imágenes, como LC-DenseFCN, con una precisión de hasta el 93.84%.
- Detección de pollos muertos: Se han utilizado modelos basados en YOLOv4 para detectar pollos muertos con una precisión superior al 97%.
Consideraciones previas a la implantación de cualquier sistema de IA en avicultura
El aprendizaje profundo tiene el potencial de transformar la producción avícola, haciéndola más eficiente, sostenible y respetuosa con el bienestar animal. Sin embargo, es importante tener en cuenta algunas consideraciones clave:
- Calidad de los datos: La precisión de los modelos de aprendizaje profundo depende de la calidad y la cantidad de los datos utilizados para entrenarlos, los famosos «datasets». No good data? = No good ouputs.
- Adaptación a las condiciones locales: Los modelos deben adaptarse a las condiciones específicas de cada granja, como la raza de las aves, el tipo de alojamiento y las prácticas de manejo.
- Colaboración multidisciplinar: La implementación exitosa de soluciones de aprendizaje profundo requiere la colaboración de veterinarios, ingenieros informáticos y expertos en producción avícola.
Figura 7. Integración con una plataforma digital avícola existente.
Además, es importante señalar que la información proveniente de estos nodos de sensores con cámaras y modelos de IA debe considerarse como datos de entrada para nuevos y mejorados módulos de soporte a la toma de decisiones, desarrollados dentro del sistema de gestión digital de granjas avícolas. Estos módulos pueden centrarse en determinar el número de pollos, detectar aves muertas, evaluar su peso o identificar problemas de crecimiento desigual. La mayoría de estas funciones están orientadas a la detección temprana de problemas de salud y a la prevención de la propagación de enfermedades.
¿El siguiente paso? Avanzar en el estudio y correlación de los miles de datos que ya se pueden recoger en las granjas a un coste infimo
El aprendizaje profundo ofrece herramientas poderosas para mejorar la producción avícola. Los veterinarios, conjuntamente con expertos en IoT y en IA, gracias a su conocimiento del sector y su experiencia en el cuidado de las aves, están en una posición ideal para liderar la adopción de esta tecnología y maximizar sus beneficios.
El estudio en que se ha basado este resumen «Developing Edge AI Computer Vision for Smart Poultry Farms Using Deep Learning and HPC » explora el uso de inteligencia artificial en el borde (Edge AI) y computación de alto rendimiento (HPC) para desarrollar modelos de visión por computadora aplicados a granjas avícolas inteligentes. Mediante redes neuronales profundas, se diseñaron algoritmos para detectar, segmentar y analizar imágenes de pollos, permitiendo contar aves, identificar muertes y evaluar su crecimiento. Los modelos, entrenados en HPC con técnicas de AutoML, lograron una precisión de hasta 90% en segmentación y detección. Estos modelos fueron desplegados integrándose con una plataforma IoT para el monitoreo en tiempo real de granjas. La combinación de visión por computadora e IoT mejora la toma de decisiones en granjas avícolas, facilitando la detección temprana de enfermedades y optimizando la producción. La investigación demuestra la viabilidad de Edge AI para transformar la gestión avícola, aunque se requieren mejoras en los datos y modelos para aumentar la precisión y eficiencia.
Fuente:
-. Stevan Cakic y cols. «Developing Edge AI Computer Vision for Smart Poultry Farms Using Deep Learning and HPC» . Sensors 2023, 23, 3002. https://doi.org/10.3390/s23063002
Para saber más:
-. Aplicaciones de la inteligencia artificial en la avicultura (casos de uso en NeXusAvicultura.com )