PigAdvisor - Asesor virtual para granjas - ITCL

PigAdvisor – Asesor virtual para granjas

PigAdvisor. Desarrollo y validación de un asesor virtual para la toma de decisiones en el manejo de granjas de porcino intensivo.

Proyecto Nacional

Expediente:RTC-2017-5999-2

PigAdvisor Asesor virtual para granjasLa producción animal moderna engloba la generación de una cantidad masiva de datos o Big Data que necesita de sistemas de gestión más complejos y completos para optimizar el uso de los mismos. Este elevado volumen de datos precisa nuevas técnicas de almacenamiento a gran escala y enfoques distintos para recuperar la información; la variedad de las fuentes de datos hace que las redes relacionales sencillas sean difícilmente aplicables; y, por último, el incesante incremento con que se generan los datos hace que la velocidad sea un parámetro clave en su manejo.

Y es que, en un entorno competitivo como el de la producción ganadera, el objetivo primordial debe ser mejorar la eficiencia de los sistemas productivos, para lo que es fundamental la correcta gestión de los datos (recogida, procesado, análisis y distribución de la información) que se generan cada día en las explotaciones ganaderas.

Este proyecto pretende optimizar la productividad de las explotaciones de ganado porcino intensivo. Para ello, se generará un sistema de detección precoz de los comportamientos animales anómalos y de las condiciones ambientales subóptimas en base a los algoritmos de predicción desarrollados y al historial productivo específico de cada granja. Así mismo, se ofrecerá una herramienta de diagnóstico precoz de las enfermedades a través del envío online de la sintomatología aparecida en granja y el telediagnóstico. Es decir, se aplicarán los resultados científicos obtenidos tras el análisis de las bases de datos disponibles en este proyecto en unas herramientas informáticas que permitirán aplicar la denominada ganadería de precisión o Smart Farming.

El objetivo principal del proyecto reside, por lo tanto, en el desarrollo de herramientas de decisión y tecnologías de automatización para la gestión inteligente de las explotaciones (Smart Farming) integrando distintas áreas de conocimiento para mejorar la gestión, la productividad y los beneficios poniendo en valor los datos obtenidos diariamente y que, a día de hoy, no son explotados.

El sistema generará algoritmos de sugerencias basados en los datos obtenidos por medio de análisis de imágenes y sensores que ayudarán a alcanzar alertas de comportamiento y ambientales, así como un rápido telediagnóstico sindrómico y unas recomendaciones sobre las analíticas necesarias.

Objetivos científicos:

  • Obtener algoritmos de predicción de resultados reproductivos en función de las pautas de alimentación de las cerdas gestantes por la correlación de los datos recogidos a través de máquinas de alimentación con la información reproductiva contenida en los softwares de gestión de granja.
  • Obtener algoritmos de predicción de incidencia de enfermedad en función de las condiciones ambientales de los alojamientos por la correlación de los datos recogidos a través de sensores con la información sanitaria de los animales.
  • Generar un sistema de algoritmos de sugerencias que permita un rápido telediagnóstico sindrómico basado en la incorporación de la información contenida en las bases de datos de los laboratorios de diagnóstico clínico participantes en el proyecto.

Objetivos tecnológicos:

Desarrollo de una aplicación informática capaz de:

  • Recopilar los datos recogidos a través de las máquinas de alimentación y los sensores ambientales, aplicar los algoritmos desarrollados en este proyecto y generar alertas sanitarias por riesgo de aparición inminente de enfermedad o bajos rendimientos reproductivos.
  • Realizar los envíos online de imágenes de manifestaciones sindrómicas y, en base a la información contenida en la base de datos del software, ofrecer un telediagnóstico y las correspondientes recomendaciones de análisis de laboratorio.

Duración: 2018-2020

Socios del proyecto

El proyecto ha sido financiado a través del programa de Retos Colaboración 2017
MINECO-FEDER

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