Cultivar datos: El futuro de la tecnología avícola

Por: Alltech
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El crecimiento en la avicultura ha sido persistente. De hecho, el crecimiento actual proyecta que el consumo mundial de carne de pollo superará el de la carne de cerdo para el año 2022. El consumo de huevo también continúa creciendo porque los huevos son baratos, de buen sabor y fáciles de preparar e incluir en otras comidas. La aceptación universal en casi todas las culturas y todas las religiones garantiza que la avicultura continuará prosperando.

Aunque se promociona como la proteína más eficiente del mundo, los avicultores en realidad manejan sus parvadas con información muy limitada. Hoy en día, se necesitan 1,4 kilogramos de alimento para producir 1 kilogramo de carne de peso vivo, y la genética ofrece la oportunidad de alcanzar una proporción de 1:1. Los productores de pollo conocen el peso de las aves cuando entran y cuando salen, así como el consumo promedio de alimento y agua. Las granjas de huevos, por lo menos, tienen los datos diarios de la producción promedio de huevos para un grupo de aves, pero el manejo de los promedios hace que las ineficiencias en la producción sean inevitables.

¿Qué mejoraría a la producción avícola?

• Desde el punto de vista de la producción, pesos corporales individuales en tiempo real, consumo de alimento y agua.
• Desde una perspectiva de crianza y bienestar, conocer los niveles de estrés y el confort de las aves, evaluados a través de la temperatura corporal y factores de calidad del aire, como el dióxido de carbono y el amoníaco.
• Desde una perspectiva de manejo de enfermedades, la capacidad de detectar enfermedades o encontrar aves mórbidas antes de que la parvada entera se vea afectada.
• Desde una perspectiva de seguridad alimentaria, mejorar la detección de Salmonella, Campylobacter y E. coli.
• Desde una perspectiva de procesamiento de alimentos, mayor rendimiento.

Los productores deben cultivar datos, no únicamente pollos, y al hacerlo, aprovechar las nuevas tecnologías e informaciones digitales para mejorar la eficiencia y responder a las crecientes exigencias de los consumidores comprometidos proactivamente (“prosumidores”). Estas ocho tecnologías digitales proporcionan un marco útil para describir la gran cantidad de nuevas tecnologías que llegan al mercado y que pueden ayudar a los productores a gestionar su producción de manera más eficiente y sostenible.

Prótesis impresas en 3D

Las operaciones avícolas se beneficiarían de la impresión de piezas de plástico o metal en el sitio cuando deban reemplazar las que están en la granja. El jefe de ingeniería mecánica y química de la Universidad de Australia Occidental, Tim Sercombe, ha desarrollado una impresora que usa un polvo de metal, el cual representa aproximadamente el 20 por ciento del costo total de la pieza. Las piezas más pequeñas pueden tardar un día en completarse, pero cuando se comparan con el pedido y la espera de la entrega de una pieza, el potencial de ahorro de tiempo por inactividad en una granja podría ser considerable. 

Una de las formas más ingeniosas en que la impresión 3D puede afectar a la industria avícola es a través de técnicas para salvar vidas. La reproducción de patas, piernas e incluso picos ya se ha aplicado en las aves de compañía. 

Gallo Foghorn estrena patas nuevas. Fotografía por cortesía de Riley Brandt/Universidad de Calgary. 

Robots haciendo el trabajo sucio

Una de las aplicaciones más prácticas de la tecnología digital en la industria avícola es la de los robots. Hay una cantidad innumerable de tareas repetitivas en las que los robots podrían ayudar. Las granjas avícolas requieren atención casi constante: limpieza y saneamiento, recolección de huevos y control de aves. Este es un trabajo monótono y lento, pero no incomodaría a un robot. Además, los robots son más precisos, exhaustivos y honestos sobre el trabajo que hacen en comparación con sus contrapartes humanas.

Octopus Robots, con sede en Francia, diseña robots totalmente autónomos para prevenir y controlar enfermedades e infecciones en las granjas avícolas. Los robots también evalúan factores ambientales como la temperatura, la humedad, el dióxido de carbono, el amoníaco, el sonido y la iluminación.

Otra compañía robótica francesa, Tibot, explica que los robots pueden ayudar a que las gallinas no pongan huevos en el piso y también a mantener a las aves en movimiento para un beneficio adicional de salud. Estos atributos pueden generar ahorros para los productores tanto en productos como en mano de obra, y atraen a los defensores del bienestar.

Para tareas más especializadas, incluida la alimentación y el control, Metabolic Robots diseñó alimentadores robóticos que pueden aumentar la eficiencia alimenticia, reducir las tasas de mortalidad y alertar al productor sobre posibles enfermedades. Los “Nanny robots” son utilizados por el grupo Charoen Pokphand de Tailandia (Grupo CP) para mantener alrededor de 3 millones de gallinas ponedoras saludables. Si los robots detectan un ave enferma, los humanos son alertados y el ave se saca inmediatamente. Estas automatizaciones reducirán los brotes de gripe aviar y las enfermedades transmitidas por los alimentos, mejorando la inocuidad de toda la cadena de suministro, desde el productor hasta el consumidor. 

Imagen por cortesía de Tibot Robotics.

Drones

La oportunidad para los drones en las granjas avícolas puede parecer un poco descabellada. Existe la preocupación de que el dron pueda causar estrés a las aves. Sobre este punto, un experimento de Georgia Tech en 2015 demostró que las aves aún no estaban preparadas para esta tecnología, en comparación con los robots, que probablemente son más adecuados para las tareas de interior.

La tecnología de los drones podría tener una mejor aplicación para los pollos y pavos libres de jaula o camperos, que deambulan libremente. Estas tecnologías podrían protegerlos y supervisarlos. La adaptación a los drones en las especies avícolas probablemente requerirá entrenamiento, pero lo más probable es que tenga más éxito al aire libre.

Sensores

Los sensores probablemente representan la tecnología más fácil dentro de las ocho para la implementación. Esto se debe en parte a los menores costos de implementación, pero también a que los beneficios se reconocen de inmediato. Big Dutchman es uno de los principales nombres en alojamientos avícolas modernos. Su DOL 53 es un sensor diseñado para medir el amoníaco, un problema común en muchas granjas. Tanto SKOV como Filipino Poultry usan sensores para regular y controlar el clima de la nave, incluida la ventilación y la temperatura. El sensor de Rotem está diseñado para medir el dióxido de carbono, lo que puede reducir los efectos negativos que las altas concentraciones de dióxido de carbono pueden generar en las ponedoras y reproductoras, lo cual genera ahorro de costos significativo. Greengage tiene un sistema de iluminación único, utiliza sensores e iluminación LED para crear un entorno de iluminación constante que estimula una mayor eficiencia de crecimiento en las aves y también reduce los costos.

Desde la perspectiva del sensor portátil, los investigadores, e incluso los productores, podrían obtener una gran cantidad de información sobre la salud y el bienestar de los pollos de engorda, las ponedoras, los pavos y los patos. Equipado con etiquetas RFID, las aves de corral podrían ser observadas en un ambiente más natural, dando a los investigadores la oportunidad de aprender de los animales. Esta información podría evaluarse para determinar todo, desde los comportamientos naturales hasta las ineficiencias de la dieta, aumentando en gran medida la oportunidad de ayudar con las eficiencias de producción. Estudios realizados en la Universidad de Michigan han utilizado sensores para analizar cómo los pollos utilizan el espacio en sus naves para comprender mejor cómo diseñar sistemas libres de jaula para la comodidad y el bienestar de las gallinas.

Inteligencia Artificial (IA)

Las tecnologías de IA se han convertido en la columna vertebral de muchas otras tecnologías. Los robots, por ejemplo, utilizan IA en la planta de procesamiento para mejorar la eficiencia. La automatización de un procedimiento como el deshuesado del pollo requiere el reconocimiento de la forma y el tamaño de cada pollo y la adaptación individual. La inteligencia artificial es la tecnología perfecta para esta aplicación. Considerar que una computadora puede analizar la diferencia en la densidad y la estructura de la carne en comparación con el hueso, permite un corte mucho más preciso. Este es un gran ejemplo de tecnologías combinadas: los robots realizan el trabajo que la IA les ordena en base a los datos que recolectan los sensores. Gribbot de SINTEF es uno de esos robots que puede deshuesar un pollo en dos o tres segundos, reemplazando hasta 30 operadores humanos. Al combinarlos con la visión artificial, empresas como Gainco también están creando procesadores para lograr una alta productividad.

Empresas como Porphyrio, PMSI, Impex Barneveld e Intelia usan IA para controlar el ambiente de la nave. Los sensores recopilan la información, el software la rastrea y la inteligencia artificial ajusta las condiciones de la nave o alerta al productor si existe un problema potencial, como un ave enferma. Toda esta información se puede transferir al iPad o al teléfono inteligente del productor. Todo esto se hace en tiempo real y puede frenar las preocupaciones y pequeños problemas antes de que sean desastrosos para toda la parvada. Además de evitar que los humanos realicen estas tareas, existen oportunidades para ahorrar costos, como el consumo optimizado de alimento y el control del clima, una mayor producción a través de parvadas más sanas gracias a un agua más limpia y una mejor gestión de los sistemas. Toda esta información se puede almacenar y analizar para aumentar la uniformidad en la producción, lo cual finalmente, aumentará el rendimiento y la salud general de la parvada.

¿Otra aplicación de la IA? ¡Traductores de pollo! Muchos avicultores atestiguarán que el sonido de la parvada indica salud, confort y bienestar general. Al escuchar y comprender los sonidos de una parvada saludable, los productores pueden reconocer señales de angustia y tener una mejor oportunidad de reducir el estrés desde el principio.

Una forma de IA, visión artificial, se ha utilizado para clasificar los huevos y para determinar defectos como grietas o manchas internas de sangre. También se puede usar para evaluar la infertilidad en la incubación, escaneando huevos y aprendiendo cuáles son fértiles y cuáles no. Luego se crea un algoritmo que permite a la máquina determinar con precisión la fertilidad en más del 98 por ciento, al día cinco de la incubación.

Un estudio de investigación en Brasil utilizó la IA para comprender mejor el comportamiento de la gallina y la diferencia en las interacciones cuando se encuentra bajo estrés calórico versus en un ambiente confortable. Específicamente, se conectaron con un área de investigación conocida como redes neuronales artificiales, que permite “enseñar” a las computadoras a cómo hacer tareas utilizando referencias visuales y la comprensión de patrones. Esto fue importante ya que reducía las posibilidades de que la presencia de un investigador alterara el comportamiento de la gallina, eliminando cualquier subjetividad o concepto erróneo desde el punto de vista del investigador, y permitió un cálculo más preciso del bienestar general de las gallinas.

Esta tecnología ha permitido superar un desafío importante dentro de la industria de las ponedoras. Por supuesto, las ponedoras están diseñadas para producir huevos para el consumo. Para reemplazar a las gallinas ponedoras, los productores tienen que incubar algunos huevos, pero no saben hasta que nacen, si son machos o si son hembras. La capacidad de determinar el sexo de los huevos fue establecida por Vital Farms, en asociación con la empresa de tecnología israelí Novatrans para la creación de Ovabrite. Al utilizar la espectroscopia de terahercios, el sistema permite identificar los huevos masculinos inmediatamente después de la colocación y venderlos como huevos infértiles al productor, lo que permite ahorros de costos significativos dentro de la industria de las ponedoras.

Realidad aumentada

La realidad aumentada (o mejorada) es la capacidad de ver cosas que el ojo humano no puede, utilizando los espectros de luz no visibles, o de superponer información, incluyendo la interpretación de datos, junto con lo que las personas ven. Los posibles usos de la tecnología son muy variados, pero hasta ahora, hay algunos ejemplos de aplicaciones comerciales reales.

Georgia Tech tuvo un proyecto estudiantil en el que investigó el uso de la realidad aumentada en la planta de procesamiento. La aplicación permite que las cortadoras en las fábricas vean cómo cortar el pollo y eliminar con precisión las partes defectuosas de la carne. Se están probando dos métodos. Uno de ellos está utilizando una pantalla montada en la cabecera en la que la cortadora podría ver una superposición gráfica en cada ave que indica la mejor ubicación para cortar. Alternativamente, el proyecto también evaluó un escáner láser que se instaló cerca de la línea de procesamiento e indicaba directamente dónde realizar los cortes en cada ave. Este último, en general, fue más rentable, ya que todos los trabajadores podían usar el mismo equipo.

Además de los beneficios para los productores o procesadores, los consumidores pueden ser la clave de la implementación. La transparencia es crítica, al igual que la capacidad de saber dónde y cómo se produce el alimento. 

Realidad virtual (VR)

La aplicación más obvia para la realidad virtual en la industria avícola es la capacitación, en particular el procesamiento. Podría enseñar a los trabajadores de línea en la planta de procesamiento la manera ideal de cortar la carne del ave. Aplicado en granjas ponedoras libres de jaula, podría enseñar a los empleados cómo caminar por la nave sin asustar a las gallinas, encontrar huevos errantes y evaluar a las aves. Un ejemplo de realidad virtual es la forma en que McDonald's se asoció con The Lakes Free Range Egg Company para ofrecer a los clientes una visita virtual de inmersión a granjas ponedoras y empacadoras de la granja. Sin embargo, esta tecnología es costosa y es probable que la implementación sea lenta.

Otra opción excéntrica es darles la experiencia de realidad virtual a los pollos. Creado por el profesor Austin Stewart de la Universidad de Iowa, Second Livestock es una empresa conceptual que permite a los pollos disfrutar de la experiencia de campo abierto mientras permanecen seguros dentro de la granja avícola. La idea es que los pollos estén equipados con auriculares virtuales y vean a través de una proyección en pantalla usando gafas protectoras. De esta manera, los pollos se pueden criar en cualquier lugar, incluso en áreas urbanas, y sentir la libertad de su mundo virtual, libre de depredadores. 

Imagen cortesía de Second Livestock

Cadena de bloques - Blockchain

La oportunidad para la cadena de bloques o blockchain, como se conoce en inglés, en la industria avícola es su capacidad de resolver problemas de seguridad alimentaria y transparencia. Walmart, Unilever, Nestlé y otros gigantes de la industria de alimentos están trabajando con IBM utilizando la tecnología blockchain para proteger los registros digitales y supervisar la gestión de la cadena de suministro, asegurando la trazabilidad de los productos avícolas vendidos en las tiendas. Blockchain se puede usar para controlar todos los aspectos de la cadena de suministro de alimentos, desde la producción hasta el procesamiento y distribución. Este es el tercer experimento de Walmart con cadena de bloques, y el creciente interés de otros grandes conglomerados de alimentos demuestra las capacidades únicas de esta tecnología.

ZhongAn Technology ha lanzado una incubadora tecnológica para desarrollar tecnologías de blockchain, citando que existe una expectativa de aplicaciones específicas dentro de la industria avícola. Los chinos consumen alrededor de 5 000 millones de pollos al año, pero prefieren la carne oscura en lugar de la carne de pechuga preferida por los consumidores estadounidenses. Recientemente, el país recibió la autorización de exportar pollo cocido a los Estados Unidos, y la cadena de bloques podría ser una forma de aliviar cualquier preocupación sobre los métodos de abastecimiento y producción, lo que eventualmente abriría el camino a las exportaciones de productos crudos.

Internet de las cosas (IoT)

El internet de las cosas se enumera por separado de las otras ocho tecnologías ya que es la tecnología que conecta a todas las demás. Por ejemplo, ZhongAn planea una producción de pollo más segura y trabajará en conjunto con Wopu, una empresa que se especializa en el internet de las cosas. IoT conecta muchos de los sensores en una operación a un teléfono inteligente, iPad u otros dispositivos, como es el caso de SmartPoultry.

Un estudio de Rupali Bhagwan Mahale da una idea detallada de las aplicaciones de IoT para el control de granjas con un enfoque particular en la industria avícola.

LX IoT Cores ofrece tecnologías para mejorar la eficiencia en el sector avícola mediante el uso de aplicaciones de sensores combinadas que utilizan tecnologías establecidas en la nube y aplicaciones agropecuarias inteligente. M-Tech Systems ofrece un paquete de software para rastrear todos los elementos de la granja, incluyendo la información obtenida de los sensores, pero también potencialmente de varias fuentes, desde robots hasta la actividad veterinaria e información de proveedores. Esta gestión general de toda la cadena ofrece increíbles avances en la trazabilidad, la cual es cada vez más importante para toda producción de alimentos a nivel mundial. 

La ventaja de los datos masivos

A medida que podemos recopilar más información sobre animales, incluidas las bacterias en su tracto digestivo y cómo responden a la nutrición a nivel genético, es evidente que los productores están aprendiendo a manejar cantidades masivas de datos al igual que lo hicieron con el manejo de sus animales. “Cultivar datos” para predecir el crecimiento de un animal individual requiere la capacidad de interpretar “big data – datos masivos”. La nutrigenómica nos permite generar información para alimentar al animal con precisión, y el perfil de ADN nos ayuda a saber exactamente qué bacterias específicas están presentes. Sin un análisis de datos poderoso, no hay forma de aprovechar esto.

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