Un sistema para conocer cuándo las vacas están listas para ser inseminadas

Para lograr una eficiente inseminación artificial de las vacas es fundamental una efectiva detección de los celos. Actualmente, es una tarea que se realiza de un modo bastante rudimentario y trabajoso: mediante la observación directa y en algunos casos con la asistencia de algún dispositivo especial. Sin embargo, investigadores de la Universidad Nacional del Litoral (UNL) y de la Universidad Nacional de Rosario (UNR) han comenzado a desarrollar un sistema que facilite la detección automática por medio de un dispositivo no invasivo.

La idea es desarrollar un sistema que permita detectar eficazmente el celo, ya que el período óptimo para inseminar es muy breve, de pocas horas. “Las vacas manifiestan el celo mediante su conducta en un periodo de 6 a 12 horas. Debido a esa brevedad, es frecuente que no se detecte una cantidad relevante de los casos, situación que provoca importantes pérdidas económicas y problemas reproductivos en los rodeos”, señaló Leonardo Giovanini, del Centro de Investigación y Desarrollo en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional (sinc(i)) de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas (FICH) de la UNL.

“Sólo hay que imaginarse lo siguiente: hay unas 125 vacas pastoreando dispersas en un potrero, donde hay una persona que las debe observar atentamente durante 20 a 30 minutos, dos o tres veces por día, para identificar aquellas que se mueven distinto a la manera habitual, mugen frecuentemente, dejan de comer, están inquietas, montan y son montadas por otras vacas. Esa es la forma recomendada actualmente para una detección eficiente de los celos”, explicó Sebastián Vanrell, que trabaja en el (sinc(i)) bajo la dirección de Diego Milone y Leonardo Rufiner.

Capturar datos

Aprovechando esas características, los investigadores pensaron que una buena idea para la detección del celo era analizar el comportamiento de los animales mediante un dispositivo que registre la posición y los movimientos, además de otros datos, como sonidos, temperatura y humedad: “Nos interesa saber cómo se mueven, qué secuencias de actividades debemos desentrañar cómo detectar cambios en la actividad y en la alimentación (mediante los sonidos que emiten al comer) y otros que pudieran aparecer. Toda información puede ser útil y complementarse para obtener mejores resultados”, afirmó Giovanini.

Según agregó Vanrell, el celo se debe detectar a tiempo para decidir cuándo apartar los animales para realizar la inseminación artificial. “De este modo, se asegura la eficiencia reproductiva en el tambo. Es algo que luego se ve reflejado luego en la producción diaria de leche, ya que las vacas necesitan tener un ternero para dar leche y se recomienda que lo hagan una vez por año. El dispositivo que ideamos captura el movimiento mediante un equipo ubicado en el collar que lleva puesto el animal y que contiene sensores de movimiento similares a los de los celulares inteligentes”, manifestó.

Al respecto, José Chelotti, que lleva a cabo el desarrollo del dispositivo de captura de datos bajo la supervisión de Giovanini y Rufiner, expresó que el dispositivo tiene prestaciones muy específicas que no se consiguen comercialmente. “La robustez, autonomía y precisión de los sensores son fundamentales para el desempeño del sistema”, aseguró.

Giovanini agregó que el funcionamiento del dispositivo está siendo evaluado en el Tambo Experimental de la Facultad de Ciencias Agrarias de la UNR , ubicado en Zavalla, donde Julio Galli y su equipo de colaboradores realizan las pruebas a campo necesarias para recolectar los datos experimentales que luego sirven para desarrollar, evaluar y calibrar los algoritmos.

Interpretación

Sin embargo, hay otro desafío: el de interpretar esos datos, porque se debe definir si corresponden a una vaca en celo o no: “Ese es el trabajo de mi tesis doctoral, el desarrollar un sistema capaz de analizar los registros de movimiento, y lo debe hacer de forma autónoma, tal como lo haría un experto”, apuntó Vanrell.

“El sistema que proponemos funciona en dos etapas. En la primera, se extrae la información más relevante, la información discriminativa. En una segunda instancia, se utilizan herramientas de inteligencia artificial para decidir si corresponden a una vaca en celo o no”, detalló.

Al mismo tiempo, sostuvo que otros grandes desafíos son descifrar cuál es la información a la que hay que prestarle más atención y el desarrollo de una herramienta que pueda, a partir de esa información, tomar una decisión confiable.

“La ventaja es que se trata de un sistema bastante rápido, que lo hace de modo autónomo, sin la intervención directa de ninguna persona y que es escalable de acuerdo a la cantidad de vacas que haya en el rodeo”, finalizó Vanrell.