Sfruttare le informazioni fornite dall'intelligenza artificiale per una gestione zootecnica di precisione nel settore lattiero-casearior
Di Nial O’Boyle
In medicina, l'intelligenza artificiale (IA) ha rivoluzionato la diagnosi dei tumori, consentendo di individuare minime anomalie nelle immagini diagnostiche, spesso prima ancora che compaiano i sintomi.
I modelli di deep learning superano ormai i medici nell’individuazione dei tumori in fase iniziale, non sostituendo il giudizio degli esperti, ma fornendo analisi ad alta frequenza, coerenti e prive di affaticamento. Il vantaggio non risiede necessariamente nell’identificazione quando i due sistemi vengono messi a confronto fianco a fianco, ma nella capacità dell’IA di essere coerente, con una frequenza e una costanza che un essere umano non può eguagliare.
Portarlo alla sala di mungitura
I fondatori di CattleEye , l’amministratore delegato Terry Canning e il direttore tecnico Adam Askew , vantavano un mix perfetto di esperienza nel campo dei software di gestione delle mandrie basati sul cloud e nella gestione di questo tipo di sistema di rilevamento dei tumori potenziato dall’intelligenza artificiale. Sono riusciti ad attirare diversi scienziati con esperienza in questa tecnologia, applicando principi simili a un problema molto diverso: la zoppia nelle vacche da latte.
Valutare la mobilità su larga scala, con la frequenza e la costanza necessarie, è estremamente difficile. Applicando gli stessi principi che hanno migliorato l’individuazione dei tumori, CattleEye ha permesso di valutare la mobilità delle vacche con la stessa competenza di un veterinario esperto, ma su base giornaliera anziché mensile o trimestrale.
Come nel caso della diagnosi dei tumori, è possibile identificare i problemi in fase precoce, consentendo interventi che migliorano gli esiti e riducono i danni a lungo termine. Quando ogni vacca viene valutata quotidianamente, i responsabili della mandria possono andare oltre le medie della popolazione e concentrarsi sull’andamento delle condizioni individuali; individuando i casi anomali, adeguando più rapidamente le razioni e intervenendo prima che le prestazioni ne risentano. Inoltre, a differenza della valutazione manuale, che diventa poco pratica nelle grandi aziende, la valutazione automatizzata dello stato corporeo (BCS) si applica senza difficoltà a mandrie di oltre 1.000 vacche, senza aumentare il fabbisogno di manodopera.
Potenziamento del BCS
BCS si avvale degli stessi principi per offrire nuove prospettive sulla gestione delle vacche da latte. Il BCS è una valutazione visiva o tattile delle riserve di grasso, solitamente su una scala da 1 a 5. I valutatori esperti palpano e osservano le aree chiave (groppa, base della coda, lombo) per assegnare i punteggi.
Tuttavia, la valutazione manuale è un’operazione laboriosa e soggettiva, che porta a incongruenze. Gli osservatori addestrati spesso non sono d’accordo tra loro e gli errori di valutazione sono frequenti. In pratica, è difficile valutare frequentemente mandrie di grandi dimensioni; di conseguenza, molte di esse dispongono di dati limitati sul BCS, il che ostacola una gestione precisa dell’alimentazione e della salute.
CattleEye risolve questo problema. Siachos et al. (2024) dell’Università di Liverpool hanno convalidato il modulo BCS di CattleEye. Rispetto alle valutazioni umane (9.657 coppie di osservazioni), l’IA ha mostrato una sostanziale concordanza (κ ponderato ≈0,69) con gli esperti, con l’84,6% dei punteggi compresi in un intervallo di ±0,25 BCS e il 94,8% in un intervallo di ±0,5
Potenziare gli esseri umani
Potenziare le competenze dell’allevatore avvalendosi di strumenti di intelligenza artificiale come CattleEye consente di ottenere stime frequenti e imparziali sulle singole vacche. Anziché affidarsi a una manciata di punteggi relativi alle condizioni fisiche per ogni lattazione, gli allevatori hanno ora accesso a centinaia di dati per ogni animale, trasformando il BCS da un’istantanea periodica a un segnale continuo. Ciò consente un monitoraggio coerente a livello dell’intera mandria, a supporto di un’alimentazione ottimizzata, della gestione della fertilità e dell’individuazione precoce degli animali a rischio.
Fondamentalmente, ciò consente di gestire mandrie di grandi dimensioni con la stessa attenzione riservata a quelle più piccole, senza l’onere in termini di manodopera. Come nel caso dell’individuazione dei tumori in radiologia, il vero cambiamento non sta nel sostituire il giudizio umano, ma nel fornire le informazioni giuste, al momento giusto, per poter agire.
Per saperne di più su come l'intelligenza artificiale possa contribuire al benessere degli animali nella vostra azienda agricola, contattate il team all'indirizzo contact@cattleeye.com
