La tecnología está transformando la forma en que gestionamos las granjas porcinas, y un nuevo estudio liderado por investigadores de la Universidad Federal de Uberlandia, entre otras instituciones, muestra cómo la visión por computadora puede predecir el peso corporal de cerdos a partir de imágenes digitales en 2D.
El estudio se llevó a cabo en el sector porcino del campus Urutai del IF Goiano, donde se filmaron 52 cerdos en la fase de engorde utilizando una cámara sensora en vista dorsal.
Los modelos matemáticos desarrollados utilizando regresión lineal múltiple (MLR) y regresión de vectores de soporte (SVR) para predecir el peso corporal mostraron una correlación moderada-alta con las medidas morfométricas reales. Específicamente, el modelo SVR estimó el peso corporal con una diferencia promedio de -1.74 kg, mientras que el modelo MLR explicó el 60% de la varianza en el peso corporal.
| Este estudio demuestra la eficacia de los algoritmos de aprendizaje automático para predecir medidas morfométricas en cerdos a partir de imágenes digitales, abriendo nuevas posibilidades para el monitoreo y manejo de la producción porcina. La capacidad de prever el peso corporal de manera no invasiva y precisa tiene el potencial de mejorar significativamente la eficiencia y rentabilidad de las operaciones porcinas. |
