Aplicación de la tecnología Machine Learning para identificar factores relacionados con el olor a verraco
El olor a verraco parece estar relacionado con el tipo de alimentación y ventilación, los tratamientos farmacológico y el tiempo de espera en el corral.
Varias industrias y sectores, como la sanidad, la agricultura y las finanzas, aprovechan el valor añadido de los datos para obtener información valiosa para la toma de decisiones.
El caso del denominado «olor a verraco», un sabor y el olor indeseables que pueden estar presentes en la carne de cerdos machos enteros, es un escenario de la vida real que muestra el valor añadido de utilizar los datos recogidos.
Esta información puede servir para que los productores de cerdos puedan ajustar su manejo para reducir el olor a verraco.
En este estudio llevado a cabo por investigadores de la Universidad de Piraeus y el ILVO (Flanders research institute for agriculture, fisheries and food), se examinaron múltiples enfoques predictivos basados en datos, junto con métodos de Inteligencia Artificial Explicable (XAI), evaluándolos con respecto a varias métricas explicables, al tiempo que se intentaba generar ideas y recomendaciones procesables.
Como resultado del análisis, se identificaron algunos factores funcionales relativos a las condiciones de la granja/corral y del matadero:
