Un grupo de investigadores avanza en un sistema para controlar la facilidad con que las vacas se levantan y se acuestan en los cubículos.
Las vacas lecheras descansan más de 10 horas al día, por lo que disponer de un espacio limpio, seco y cómodo, como un cubículo, es esencial para su salud, bienestar y rendimiento productivo. La facilidad para levantarse y acostarse es un indicador clave de la comodidad de los cubículos. Por ello, en muchas granjas se observan posibles comportamientos anormales al levantarse como parte del manejo del bienestar animal.
En un nuevo estudio publicado en el Journal of Dairy Science, liderado por un equipo sueco en colaboración con Sony Nordic, se introdujo un modelo automatizado capaz de detectar con precisión las transiciones posturales de las vacas. Utilizando estimación de posturas en 3D, esta herramienta ofrece una evaluación más rápida y objetiva, proporcionando datos valiosos sobre el bienestar animal tanto para investigadores como para ganaderos.
El estudio, dirigido por el Dr. Niclas Högberg y Adrien Kroese, del Departamento de Ciencias Clínicas de la Universidad Sueca de Ciencias Agrícolas (SLU), buscó desarrollar un método confiable para monitorear la facilidad con que las vacas realizan estas transiciones, un aspecto crucial para evaluar su bienestar.
Según Kroese, “existe una relación clara entre el movimiento restringido de las vacas y señales de bienestar reducido. Por ello, es común observar estos comportamientos para identificar posibles dificultades”.
Los métodos tradicionales, basados en observación humana, pueden ser subjetivos, intermitentes y demandar mucho tiempo. En respuesta, el equipo propuso un marco novedoso para detectar movimientos bovinos mediante datos de estimación de posturas en 3D, comparándolos con observaciones humanas.
Se instalaron siete cámaras para grabar las 24 horas a un grupo de vacas Holstein y Rojo Suecas. El software analizó estas grabaciones, identificando movimientos mediante redes neuronales convolucionales que comparan puntos anatómicos en imágenes estáticas. Esto generó un mapa 3D de los movimientos de las vacas, destacando las transiciones de acostarse a levantarse.
El análisis comparativo con observadores humanos mostró que el modelo detectó transiciones con una sensibilidad superior al 88 % y sin introducir sesgos adicionales. Kroese destacó que la tecnología “representa un avance emocionante para estudiar y monitorear el comportamiento y bienestar animal”.
Aunque con limitaciones, este sistema podría escalar el análisis de patrones de movimiento y facilitar nuevas herramientas de evaluación para que los ganaderos tomen decisiones informadas sobre sus rebaños.
Adrien Kroese, Moudud Alam, Elin Hernlund, David Berthet, Lena-Mari Tamminen, Nils Fall and Niclas Högberg. 3-Dimensional pose estimation to detect posture transition in freestall-housed dairy cows. J. Dairy Sci. 107:6878–6887. https://doi.org/10.3168/jds.2023-24427
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