El uso de la Inteligencia Artificial (IA) se está volviendo cada vez más importante para promover prácticas sustentables y eficientes en la avicultura y la ganadería. Al proporcionar a los agricultores y productores información valiosa, la IA les ayuda a optimizar sus operaciones y mejorar la eficacia, productividad, sustentabilidad y, en última instancia, la salud y el bienestar de sus animales. Además, la IA ayuda a los responsables de la toma de decisiones a diagnosticar y evaluar los riesgos de mortalidad y morbilidad, predecir y monitorear brotes de enfermedades, además de planificar políticas de salud.
La Inteligencia Artificial es un amplio campo de la informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas comúnmente atribuidas a la inteligencia humana, tales como el razonamiento, la resolución de problemas, la comprensión del lenguaje natural, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones. En este contexto, el aprendizaje automático o machine learning en inglés (ML), una subdisciplina de la IA, juega un papel crucial al permitir que los computadores aprendan a partir de datos y resuelvan tareas sin instrucciones explícitas sobre cómo lograrlo. Estas tareas pueden incluir la clasificación, la predicción y la segmentación de datos desconocidos.
Inteligencia Artificial en la industria ganadera
La IA está transformando y ayudando a la industria ganadera en la exportación de productos, especialmente en la producción lechera, abordando desafíos importantes mediante la automatización de tareas como la alimentación, el seguimiento del peso y el conteo de ganado.
«La ganadería de precisión digital, respaldada por la IA y la tecnología de sensores, ofrece soluciones innovadoras a los problemas persistentes en la industria de exportación de ganado lechero. Estas tecnologías disruptivas facilitan la monitorización en tiempo real, la intervención proactiva y la toma de decisiones basada en datos, prometiendo un mejor bienestar animal, productividad y operaciones de cadena de suministro eficientes.» [1]
Inteligencia Artificial en la avicultura
Un uso significativo de la IA en la industria avícola es la identificación de patrones entre datos diversos y no estructurados utilizados para monitorear la salud animal. Un estudio reciente realizado por la Universidad de Nottingham [2] utilizó big data y ML para la vigilancia de la resistencia a los antimicrobianos (RAM) en la industria de producción animal. Este estudio mostró resultados prometedores en la lucha contra la RAM. Los investigadores se enfocaron en Escherichia coli como indicador de la resistencia antimicrobiana en el intestino de los pollos. Los resultados de esta investigación muestran una correlación clínica entre el intestino de los pollos, el resistoma (todos los genes de resistencia a los antimicrobianos detectados) y el entorno de la granja, como la humedad, la temperatura y los genes de resistencia a los antibióticos (GRAs).
El aprendizaje automático desempeñó un papel crucial en el análisis de datos y la realización de predicciones en el estudio. Los investigadores desarrollaron un método basado en el aprendizaje automático para predecir la resistencia a los antibióticos en las bacterias Escherichia coli usando los datos recopilados de la comunidad microbiana y el resistoma en el intestino de los pollos. El equipo entrenó modelos de aprendizaje automático utilizando una gran cantidad de datos provenientes de las muestras de 10 granjas avícolas a gran escala en China. Los modelos pudieron predecir de forma precisa la resistencia a los antibióticos de E. coli a partir de características extraídas del microbioma intestinal y los datos del resistoma, lo que puede ayudar a abordar los desafíos de resistencia a los antimicrobianos en entornos agrícolas.
Nuestra solución en base a IA
La Inteligencia Artificial tiene el potencial de revolucionar la industria de producción animal de muchas maneras. En PhageLab®, hemos desarrollado una potente plataforma de diagnóstico que se basa en la sinergia entre herramientas basadas en IA y equipos científicos expertos capaces de proporcionar un análisis epidemiológico complejo y detallado de las comunidades microbianas. Nuestra tecnología nos permite obtener un perfil microbiológico completo de las bacterias y acelerar el desarrollo de productos personalizados adaptados a las necesidades específicas de nuestros clientes. Uno de los principales casos de uso de nuestras herramientas basadas en ML es utilizar los conocimientos obtenidos de nuestros procesos de análisis bioinformáticos para ayudar a nuestros científicos a seleccionar los fagos más apropiados para cada formulación, reduciendo el tiempo necesario para desarrollarla.
[1] Neethirajan, S. Artificial Intelligence and Sensor Technologies in Dairy Livestock Export: Charting a Digital Transformation. Sensors 2023, 23, 7045. https://doi.org/10.3390/s23167045
[2] Baker, M., Zhang, X., Maciel-Guerra, A. et al. Machine learning and metagenomics reveal shared antimicrobial resistance profiles across multiple chicken farms and abattoirs in China. Nat Food 4, 707–720 (2023). https://doi.org/10.1038/s43016-023-00814-w
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