Este modelo incluye aspectos relativos a la nutrición, ambiente, salud, interacciones conductuales, y al estado afectivo de los animales (Mellor, 2020).
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Las últimas décadas han sido testigo de un considerable aumento en el interés global, tanto en el ámbito científico como en la opinión pública, por el bienestar de los animales criados en sistemas de producción intensiva. porcicultura de precisión
Actualmente, el bienestar animal en la industria porcina es un ámbito que ha adquirido cada vez mayor relevancia, tanto para productores (Jääskeläinen et al., 2014) como consumidores (Clark et al., 2019).
Desde el punto de vista de los productores, alteraciones en la salud o la presentación de comportamientos anormales, como la mordedura de colas (caudofagia), tienen un impacto negativo en el bienestar y el rendimiento productivo de los cerdos (Homola et al., 2019).
Para los consumidores, en tanto, el bienestar porcino se ha transformado en el aspecto más importante de la calidad del producto, aspecto por el cuál incluso están dispuestos a pagar más (Thorslund et al., 2017).
El bienestar animal es un concepto complejo que engloba tres aspectos fundamentales de la vida del animal. Se ha sugerido que, al definir bienestar animal, estos tres aspectos sean tomados en consideración en forma conjunta, dado que no son mutuamente excluyentes, sino complementarios.
Estos aspectos son:
Para facilitar la evaluación de estos tres aspectos, existe el modelo de los “cinco dominios” (Mellor, 2020), herramienta que permite evaluar de forma estructurada el estado de bienestar de los animales en diferentes contextos, desde granjas y zoológicos, hasta laboratorios y animales de compañía.
Este modelo incluye aspectos relativos a la nutrición, ambiente, salud, interacciones conductuales, y al estado afectivo de los animales (Mellor, 2020).
Si bien este modelo ofrece una guía útil para la elaboración de protocolos de evaluación del bienestar de los animales de granja (incluido los cerdos), la aplicación de estos protocolos requiere muchas veces de una cantidad sustancial de tiempo y esfuerzo por parte de operarios, auditores e investigadores.
Por esta razón, el uso de tecnologías de recolección y análisis en tiempo real de datos productivos, conductuales y de salud de los animales, (lo que se conoce como “Ganadería de Precisión” o “PLF”, por sus siglas en inglés), se ha posicionado como una promisoria herramienta para maximizar el bienestar y la productividad de los animales en los sistemas de producción porcina modernos (Gómez et al., 2021).
Para el productor porcino, hoy en día existe una innegable preocupación acerca de las condiciones que pueden afectar negativamente el bienestar de sus animales. Ésta, comúnmente se resuelve a través de la observación directa del estado de salud y el comportamiento de los animales, la verificación de que gocen de una adecuada alimentación y condiciones de alojamiento, y la revisión de parámetros ambientales.
Producto de lo anterior y dada la gran diversidad de tecnificación que existe en la producción porcina en Latinoamérica, esta supervisión muchas veces queda supeditada al personal de granja, quedando sujeta a la interpretación humana, con el respectivo margen de error que esto conlleva.
Actualmente existe un nuevo enfoque tecnológico denominado “ganadería de precisión” (GP), el cual tiene por finalidad verificar que las condiciones anteriormente mencionadas se cumplan a través de la aplicación de técnicas y principios de la ingeniería de procesos, las cuales monitorean, controlan y gestionan todos los aspectos de la producción animal.
Lo anterior, con el objetivo de alcanzar una producción económica, ambiental y socialmente sostenible (Vranken y Beckmann, 2017).
Esta herramienta, en concreto, se basa en el uso de sistemas de sensores (cámaras, micrófonos, acelerómetro, entre otros), que permiten monitorear individualmente y de forma no invasiva, a un gran número de animales en tiempo real.
Cuando alguna de las mediciones registradas presenta alguna alteración, se emiten alertas tempranas que permiten al productor tomar medidas correctivas de forma inmediata y oportuna (Benjamin and Yik, 2019).
En cualquier sistema productivo, la detección temprana de enfermedades es un aspecto de gran importancia para reducir la propagación de éstas en la granja, y mejorar la salud y el bienestar de los animales.
En este sentido, alteraciones respiratorias, seguidas de alteraciones en la temperatura corporal (como indicador de fiebre), y alteraciones locomotoras (como indicadores tempranos de cojeras), han sido las principales áreas donde se ha enfocado el uso de la GP en la porcicultura moderna, debido a su impacto en la rentabilidad de estos sistemas (Gómez et al., 2021).
En relación a los cuadros respiratorios, Finger et al. (2014) desarrollaron el “Pig Cough Monitor”, un sistema capaz de registrar y procesar sonidos de tos, a fin de identificar tempranamente patrones de tos anormales que han sido relacionados previamente a enfermedades respiratorias de importancia para los cerdos, como Mycoplasma hyopneumoniae y Síndrome Reproductivo y Respiratorio Porcino (PRRS).
En el caso de signos febriles, Martinez-Avilés et al. (2014) desarrollaron un sofisticado sistema de monitoreo en tiempo real de cerdos, incorporando sensores auriculares de temperatura, y cámaras de video para la medición tanto del consumo de agua y como del movimiento de los cerdos. porcicultura de precisión
Los investigadores encontraron una alta sensibilidad en la detección de signos iniciales de Peste Porcina Africana, como el incremento en la temperatura corporal o la reducción en el movimiento. En el caso de las alteraciones locomotoras, varios estudios han propuesto alternativas para identificar de forma temprana afecciones podales, con resultados prometedores.
Por ejemplo, Scheel et al. (2017) lograron diferenciar cerdas sanas de cerdas con cojeras, con un 90% de precisión, utilizando acelerómetros ubicados en las orejas de los animales. Por otro lado, Amezcua et al. (2014) utilizando termografía infrarroja para medir la temperatura de las extremidades posteriores de cerdas preñadas, sanas y cojas, encontraron que las cerdas cojas tenían temperaturas más altas en las extremidades afectadas, en comparación con las extremidades sanas. Además, se encontró que la termografía infrarroja fue más efectiva en la detección de cojeras leves a moderadas que la inspección visual.
La porcicultura de precisión se basa en la idea de que una mejor comprensión de las necesidades conductuales de los cerdos puede mejorar la calidad de vida de éstos, y con ello aumentar la productividad y rentabilidad del sistema.
Para ello, se busca que este tipo de tecnologías logre identificar patrones de comportamientos, y sea capaz de emitir alertas tempranas cuando se produzcan cambios y desviaciones significativas del promedio (es decir, identificar la normalidad y lo que se escapa de ella).
Por ejemplo, D´Eath et al. (2018), a partir de imágenes registradas con cámaras 3D, lograron asociar la posición de la cola con la aparición de brotes de caudofagia. Los investigadores, encontraron que una semana antes del brote de mordeduras de colas se observó la máxima proporción de cerdos con la cola posicionada de forma anormal (posición baja).
Además de la detección de comportamientos agresivos, la GP ha contribuido a la detección de enfermedades, así como al monitoreo del comportamiento alimenticio y reproductivo de los cerdos. En este sentido, la identificación de cambios posturales y el nivel de actividad de los animales mediante el uso de sensores de movimiento (sensores fotoeléctricos y acelerómetros) y cámaras (2D y 3D), ha permitido la detección temprana de enfermedades, el rastreo individual del consumo de alimento, así como la detección de signos de celo y cambios posturales en hembras recién paridas (Mainau et al., 2009).
Respecto a la evaluación de estados afectivos en cerdos mediante GP, se ha evaluado estrés mediante el registro de vocalizaciones, utilizando para ello micrófonos y algoritmos de análisis de sonido (da Silva et al., 2019).
Por ejemplo, da Silva et al. (2019), reportaron que las vocalizaciones de estrés en cerdos inducidas por hambre o exposición a temperaturas extremas son más difíciles de identificar que aquellas vocalizaciones inducidas por dolor, las cuales alcanzaron un 93% de sensibilidad en su detección/predicción.
Sin embargo, todavía existen algunas limitaciones en el uso de la GP. En efecto, a la fecha, existen escasas tecnologías capaces de evaluar de forma confiable estados afectivos en cerdos, tanto positivos como negativos (Gómez et al., 2021).
Las tecnologías asociadas a la GP también han demostrado un potencial para evaluar aspectos productivos relevantes en la crianza de cerdos, como es el peso vivo y la conformación de los animales.
En este sentido, investigadores han logrado desarrollar un sistema para estimar el peso vivo de cerdos (entre 120 a 200 kg), mantenidos en cubículos individuales, a través de imágenes obtenidas de cámaras de videos ubicada en el techo de las instalaciones y al uso de algoritmos producidos en Deep Learning (Cang et al., 2019).
El desarrollo muscular de los animales es otra de las características productivas que se han explorado mediante el uso de GP. Esto debido a que, aunque los cerdos tengan similares pesos vivos, algunos producen más carne que otros, lo que se asocia a diferencias en su desarrollo muscular (Alsahaf et al., 2019).
Para esto, se ha explorado el uso de cámaras Kinect que capturan imágenes 3D de los cerdos, permitiendo a través de algoritmos obtener el grosor de los músculos en diferentes partes del cuerpo de los animales de manera no invasiva, y con igual o mayor precisión que la evaluación realizada por un operario (Alsahaf et al., 2019).
El uso de tecnologías de monitoreo continuo y en tiempo real, se ha posicionado como una promisoria herramienta para vigilar el estado de bienestar de los animales, optimizando así los procesos y reduciendo la carga laboral de los operarios en las granjas comerciales de cerdos.
En la actualidad, existe un innegable potencial para el desarrollo de dispositivos y sensores tecnológicos que registran datos biométricos, a fin de monitorear de manera oportuna y eficaz el estado de bienestar de los animales de forma individual o grupal, y detectar cambios físicos o en los patrones conductuales de éstos.
Sin embargo, si bien la GP ofrece oportunidades para evaluar de forma automatizada el cumplimiento de algunos criterios de bienestar animal, existen algunas limitaciones.
Como cualquier desarrollo tecnológico durante sus albores, aún existen brechas que deben acortarse, como, por ejemplo, que la captación de datos sea lo más precisa posible, que la implementación y mantención de estos equipos vaya acorde a las posibilidades económicas de los productores, y que la información que generen permitan la toma de decisiones por parte de personal calificado.
Por último, para que la GP pueda seguir creciendo e insertándose en las granjas de pequeños, medianos y grandes productores como la promisoria herramienta que es, debe nutrirse de la comunicación entre la academia y el sector productivo, guiando así el desarrollo de tecnologías que respondan a las necesidades de los animales, las comunidades y el medio ambiente. porcicultura de precisión
De esta forma, tanto entidades gubernamentales como productores podrán reconocer su utilidad e ir fomentando su implementación, ya que, en el contexto social de hoy, estas medidas son aquellas que aportan significativamente a una producción sostenible, y, por lo tanto, generan valor para empresas y consumidores.
