Pais: Brasil

Fecha: 05 de Abril del 2021

El algoritmo identifica el ganado de forma individual en el campo mediante imágenes. por Embrapa, Brasil

La tecnología permite la identificación individual de animales a través de la visión por computadora.

Puede reemplazar los pendientes y las marcas que se utilizan hoy en día en la identificación de ganado.

La tecnología prescinde de los equipos modernos actuales, como los identificadores electrónicos, que se encarecieron debido al alto precio del dólar.

Es capaz de agilizar el seguimiento y los procedimientos legales como la Guía de transporte de animales (GTA).

Los investigadores adaptan el sistema para que también funcione en teléfonos móviles.

La técnica ahora será probada con ganado Nelore, el más producido en el país.

La ganadería del futuro ya está realizando experimentos para hacer posible la identificación individual de los animales en el campo a través de imágenes, lo que hará obsoletos los pendientes, tatuajes y marcas que se utilizan para tal fin. La tecnología es similar a la tecnología de reconocimiento facial, que se utiliza en los grandes aeropuertos para encontrar delincuentes. Con él, un sistema convencional de cámaras instaladas en campo, comederos o incluso drones sería capaz de capturar imágenes para identificar a cada animal en pocos segundos.

Los científicos han tenido éxito con la raza bovina Pantaneiro. Utilizando un sistema de redes neuronales convolucionales (CNN), el estudio empleó tres modelos de arquitectura de redes neuronales para la identificación del ganado Pantaneiro.

Los trabajos fueron dirigidos por el informático Fabrício de Lima Weber, durante su maestría en la Universidad Estatal de Mato Grosso do Sul ( UEMS ). Weber dice que además del bienestar animal, una de las ventajas del sistema de identificación por imágenes es la economía. “Hoy, los aretes que se usan son importados y el dólar es muy inestable. El productor que utiliza este sistema también debe comprar el palo para leer el código impreso en los pendientes. Cuando el animal pierde esta identificación en la dehesa, es necesario reponerla ”, detalla el especialista.

“El sistema de imágenes puede agilizar el transporte de animales y la emisión de la GTA (Guía de Tránsito Animal)”, explica Weber, ya vislumbrando la apertura de la Ruta Bioceánica, que conectará Brasil con el puerto de Chile, facilitando el envío de animales a Asia. Estudios previos han evaluado el pesaje de animales utilizando imágenes del dorso.

Según el investigador  Urbano Gomes Pinto de Abreu , de  Embrapa Pantanal  (MS), coautor de la publicación, se utilizaron imágenes captadas mediante videos por cuatro cámaras de monitoreo. “Posteriormente, se extrajeron imágenes de determinadas fotografías que contenían el objeto de interés: la espalda, el perfil, el costado y la cara de cada bovino”, dice.

Publicación y equipo

Una investigación en esta línea ya se ha publicado en el artículo  Reconocimiento de la raza bovina Pantaneira mediante visión artificial y redes neuronales convolucionales  de la revista  Computers and Eletronics in Agriculture .

Vanessa Aparecida de Moraes Weber, Geazy Menezes, Adair da Silva Oliveira Junior, Daniela Arestides Alves, Marcus Vinícius Morais de Oliveira, Edson Takashi Matsubara y Hemerson Pistori también son autores del trabajo.

En la etapa de clasificación, se compararon tres modelos conocidos en la literatura de aprendizaje profundo: InceptionResNetV2, Resnet-50 y DenseNet201. Los resultados experimentales muestran que los modelos arquitectónicos utilizados en la investigación lograron excelentes resultados, alcanzando el 99,86% de exactitud. “Los resultados indican que los modelos evaluados pueden apoyar a investigadores y ganaderos en el reconocimiento del ganado Pantaneiro. Es un método que contribuye al bienestar de los animales ”, dice el científico de Embrapa.

Según los autores, también se demostró que los modelos de redes neuronales convolucionales pueden ser la base de un sistema de visión por computadora, por lo que la identificación de los animales se realiza de forma automática.

Para este experimento se movilizaron 51 animales de la raza, de diferentes edades y ambos sexos. Las imágenes que componen el conjunto de datos fueron recolectadas en el Centro de Conservación Bovina Pantanal de Aquidauana (Nubopan), en la Universidad Estatal de Mato Grosso do Sul ( UEMS ).

27 mil imágenes

Los videos recolectados fueron analizados y divididos en 212 videos más pequeños, de los cuales se extrajeron los marcos que contienen imágenes de los animales para la formación del banco con 27,849 imágenes del ganado Pantaneiro.

Las tres arquitecturas utilizadas mostraron tasas de precisión que van del 98,87% al 99,86% y el tiempo de procesamiento de la imagen de 13 horas y 14 minutos (mínimo) a 54 horas y cuatro minutos (máximo). Estos cálculos consideran dos etapas: la de aprendizaje de la máquina, cuando captura y procesa las imágenes, creando una base de datos; y el de validación, cuando se presentan imágenes inéditas a las máquinas para su reconocimiento e identificación.

Luego del éxito del experimento con el ganado Pantaneiro, Abreu dice que el próximo paso será investigar los algoritmos que permitan el desarrollo de la misma técnica para la identificación por imágenes del ganado Nellore, que representa la raza bovina más extendida en Brasil.

Antes, sin embargo, Weber tiene la intención de desarrollar una aplicación para que la identificación del ganado Pantaneiro ya estudiado pueda aparecer en la pantalla de un teléfono celular. “Si el productor está en una feria agrícola, por ejemplo, puede acceder a los datos del animal a través de la aplicación y conocer el historial de la raza, por ejemplo, información adicional de una base de datos”, ejemplifica el informático. Señala que el ganado Pantaneiro se considera en riesgo de extinción y los proyectos en curso tienen como principal objetivo la conservación  in situ.

Ganadero: "¡El sistema sería un sueño!"

El ganadero Leonardo de Barros, de la finca Santa Clara, en el Pantanal da Nhecolândia (Corumbá-MS), dice que este sistema de identificación por imágenes sería “un sueño”. "Si pudiera tener una forma de transmitir estos datos vía bluetooth en contacto directo con la computadora, sin tener que escribir nada, sin tener que pasar el testigo, sería un sueño", dice.

Según él, los pendientes que identifican a los animales presentan algunas dificultades. “A veces no se lee bien, el animal pierde su pendiente, tenemos que reaplicarlo. Por no hablar del estrés de contener a estos animales para hacer esta identificación ”, explica Barros.

El ranchero dice que compra aretes al menos dos veces al año y entre un 7% y un 8% de los dispositivos terminan descarriándose en el campo, con datos comprometidos. También señala que el sistema de imágenes garantizaría el bienestar animal. “Hoy, con el sistema de aretes, el animal necesita estar contenido al menos tres o cuatro veces en su vida. Tienes que adjuntarlo al lugar, luego leer los datos. Esto causa estrés en los animales y puede lastimarlos ".

Otro riesgo es la aparición de enfermedades por la colocación de pendientes. “Una mosca puede aterrizar y llevar larvas a la región. Entonces tienes que curarte. El sistema de imágenes traería inmensas ventajas ”, refuerza.

La expectativa de Barros es que los datos capturados por imágenes puedan tener efectos comerciales, ya que permitirían la trazabilidad con información veraz de cada bovino. “Imagina una forma de saber cuándo parió esa vaca, cuándo destetó, los cuidados que se le dieron. Me gustaría mucho tener este sistema en mi finca ”, informa el ganadero.

La única preocupación del productor es el costo de instalación del sistema de cámara. "Me imagino que no debería ser demasiado barato, pero debe tener funcionalidad", dice. Aun así, para él, la identificación por imágenes tendría “tantas ventajas que ni siquiera se pueden describir”.

Las tecnologías diseñan la ganadería del futuro

La investigación que está desarrollando la identificación de animales por imágenes es parte del proyecto Pecuária do Futuro, coordinado por Embrapa Pecuária Sudeste. Según la investigadora  Patrícia Menezes Santos , líder del proyecto, la identificación de los animales mediante imágenes permitirá al productor tener un mejor control del rebaño, su ubicación en la propiedad y, en consecuencia, el manejo del pastoreo. “Puede ser adoptado de forma aislada o en conjunto con otras tecnologías en desarrollo por el proyecto, dependiendo de los problemas que el productor necesite resolver”, dijo.

Según Patrícia, la aplicación de la tecnología de la información a los sistemas de producción de ganado vacuno puede ayudarnos a construir una ganadería más sostenible, cumpliendo los deseos de los consumidores y de la sociedad en general.

El futuro

El Proyecto Pecuária do Futuro tiene como objetivo desarrollar herramientas de apoyo a las decisiones para los sistemas de producción de ganado de carne en el centro de Brasil. Las herramientas que se están desarrollando se definieron a partir de encuestas de demandas reales de los productores.

La aplicación  Pasto Certo , por ejemplo, permite a los técnicos y productores acceder fácilmente a información sobre los principales forrajes disponibles en Brasil y ayuda a las personas a elegir qué plantar en su propiedad. También se están desarrollando herramientas para ayudar al agricultor a planificar la producción de forrajes en la finca y a administrar mejor los pastos.

“Estas herramientas permitirán al productor hacer un diagnóstico de la necesidad de intervención en los pastos y estimar la cantidad de pasto a partir de imágenes de satélite o drones”, detalla el investigador. Mediante modelos matemáticos, también podrá proyectar la oferta y demanda de alimentos en la finca durante todo el año, y verificar las mejores opciones en términos de producción de forrajes para su sistema de producción.

El proyecto también está desarrollando soluciones específicas para el Pantanal, como un sistema de alerta de inundaciones e incendios y una herramienta para orientar las decisiones sobre el uso de pastos exóticos.

Traducido del portugués.

Ver nota