En Australia, científicos y empresas están probando una nueva tecnología basada en inteligencia artificial (IA) para vigilar la salud de los animales y mejorar el control de enfermedades. La iniciativa busca mejorar el bienestar animal y prevenir pérdidas económicas en explotaciones extensas.

El Departamento de Industrias Primarias de Queensland (DPI, por sus siglas en inglés) está trabajando con compañías tecnológicas para desarrollar un sistema que pueda identificar animales enfermos y registrar los nacimientos de terneros en grandes extensiones de tierra.

Paul Stewart, científico del DPI, explicó la importancia de este avance, citado por el medio australiano ABC:

“Vimos la necesidad de intentar adelantarnos a estas enfermedades animales de emergencia que están surgiendo. Además, es posible que solo se reúna el ganado un par de veces al año, y es importante tener la vista puesta en el hato todo el tiempo y poder ver cuándo las vacas están pariendo”.

Esto es clave porque, en muchas fincas australianas, los ganaderos solo reúnen su ganado por completo pocas veces al año debido a la extensión de los terrenos, lo que dificulta la detección temprana de problemas de salud.

¿Cómo funciona la IA en campo?

El sistema en prueba usa cámaras con sensores de movimiento instaladas en lugares estratégicos, como los bebederos del ganado. Estas cámaras graban y envían imágenes a un programa de inteligencia artificial que analiza los datos para identificar animales y posibles enfermedades.

Uno de los mayores retos ha sido enseñarle a la IA a diferenciar correctamente los animales. Jerome Leray, director de la empresa InFarm, explicó que el proceso es parecido a un juego en el que los expertos deben clasificar manualmente las imágenes de vacas y terneros para que el sistema aprenda a reconocerlos.

“Tomamos imágenes de las vacas y luego hicimos algo que llamamos 'Tinder para vacas'. ¿Es una vaca o es un ternero? Deslizamos a la izquierda o a la derecha”, comentó. (Lea en CONtexto ganadero: Inteligencia artificial para detectar enfermedades de forma temprana)

Por otro lado, la empresa Think.Digital, liderada por Kat Bidstrup, está desarrollando un programa para que la IA pueda detectar enfermedades en el ganado.

Sin embargo, uno de los principales problemas ha sido la falta de imágenes de referencia. Para solucionar esto, la empresa tuvo que contratar a un veterinario en Indonesia para que tomara fotos de animales enfermos y así alimentar la base de datos de la IA.

Un futuro prometedor para la salud del ganado

Durante las pruebas, los científicos encontraron algunos problemas inesperados. Por ejemplo, la IA confundía terneros con cerdos porque en las imágenes ambos parecían similares. Además, la tecnología todavía tiene dificultades para identificar terneros recién nacidos o en diferentes condiciones del terreno.

Otro desafío importante es la conectividad, un problema similar al que viven los productores del campo en Colombia y otros países, pues en Australia las fincas están ubicadas en lugares remotos donde la señal de internet es débil. También se deben resolver cuestiones sobre el acceso y uso de los datos recopilados por las cámaras.

Aunque el proyecto aún está en fase de prueba, los expertos ven un gran potencial en esta tecnología. Stewart cree que, en el futuro, la IA no solo podrá detectar enfermedades, sino también estimar el peso del ganado y detectar problemas como la cojera.

“Si pueden actuar de forma temprana, es mejor, ya sea que se trate de una enfermedad endémica que ya tienen, o tal vez de una de las enfermedades de emergencia como la dermatosis nodular contagiosa”, destacó. (Lea en CONtexto ganadero: Desarrollan tecnología con reconocimiento facial para predecir enfermedades en el ganado)

El objetivo principal es detectar problemas de salud antes de que se conviertan en brotes graves, lo que ayudaría a los ganaderos a reducir pérdidas y mejorar la producción de carne y leche. A pesar de los retos técnicos, los investigadores están optimistas sobre el impacto que esta tecnología puede tener en la ganadería del futuro.