Cultivar 4.0 para más bienestar animal en el granero
Inteligencia artificial para más bienestar animal en el establo. Boxberg (LSZ) y la Universidad de Hohenheim desarrollan fuentes de datos para la cría sostenible de cerdos: datos de comportamiento animal, datos biológicos de rutina, datos de cría de animales, rebaño de animales: incluyendo rebaño de cerdos, incluida la cría de cerdos y el engorde de cerdos en el centro de educación y conocimiento de Boxberg (LSZ) hay inmensas cantidades de datos. Un tesoro que hasta ahora ha sido de poca utilidad. Porque los registros de datos, registrados en tablas de Excel, formularios en papel o mediante aplicaciones especializadas, no están conectados en red. Los especialistas en TI de negocios de la Universidad de Hohenheim en Stuttgart han combinado estos datos en una plataforma digital en el proyecto "Agricultura 4.0: Sistema de información para la cría de cerdos", haciéndolo accesible para el análisis de datos y el aprendizaje automático. Esto permite nuevas ideas que benefician el bienestar animal y una orientación hacia el futuro de la cría de cerdos. El Ministerio de Áreas Rurales y Protección del Consumidor (MLR) apoya el proyecto bajo el liderazgo de la LSZ. Con una financiación de casi 200.000 euros para la Universidad de Hohenheim, representa un gran peso de investigación.
Estrés con las bahías vecinas, la lucha por el acceso a recursos como agua, alimentos y material de empleo, problemas de salud, niveles demasiado altos de gases nocivos en el compartimento: todos estos factores promueven la picadura de la cola en los cerdos. La ciencia y la práctica suponen que la interacción de estos factores de riesgo juega un papel, pero todavía hay muchas lagunas en el conocimiento aquí.
Aquí es donde entra el análisis inteligente de big data. "Esto nos permite analizar grandes cantidades de datos sobre estos factores de diferentes fuentes, y así obtener nueva información y descubrir relaciones previamente desconocidas", explica el profesor Dr. Stefan Kirn, Jefe del Departamento de Sistemas de Información II de la Universidad de Hohenheim.
"La cría de animales ofrece aplicaciones desafiantes para los procesos de aprendizaje automático, por ejemplo, se puede mejorar el bienestar animal o se puede optimizar la gestión operativa", enfatiza el científico de información empresarial Martin Riekert, quien encabeza el subproyecto de la Universidad de Hohenheim.
Diversas aplicaciones en ganadería
Un tema al que se dirigen los investigadores es cómo identificar los riesgos de salud tempranos en lechones utilizando métodos de aprendizaje automático. Con este fin, actualmente están examinando alrededor de las variables 25 y evaluando datos sobre alrededor de los cerdos 2011 desde 50.000 para verificar si son posibles las predicciones sobre los riesgos de salud tempranos.
"Otra aplicación concebible también sería monitorear el comportamiento de los animales como parte del monitoreo del bienestar animal para identificar el estrés en una etapa temprana", dice Riekert. El equipo evalúa el comportamiento de mentira de los animales usando cámaras de video con aprendizaje profundo.
Esta también es una aplicación importante para una práctica amplia. La ganadería agrícola se enfrenta a tareas orientadas al futuro. Muchos consumidores de hoy quieren saber de dónde provienen los animales, cómo se mantienen y se alimentan y que están bien. Los datos del propio animal y del entorno de mantenimiento, la técnica de mantenimiento y el estado de salud proporcionan información sobre las muchas preguntas. La digitalización y la creación de redes están haciendo contribuciones significativas para una mayor aceptación de la cría de animales en la sociedad y una mejor imagen.
Muchas islas de datos individuales en el centro de educación y conocimiento de Boxberg
Los científicos de Hohenheim quieren implementar esto específicamente con el Centro de Educación y Conocimiento de Boxberg (LSZ). El desafío en el LSZ: “Hay muchos datos allí, pero no se pueden usar porque se trata de soluciones aisladas. No están conectados en red ", dice el Dr. Achim Klein, quien dirigió el área de trabajo de Extracción de conocimiento a la que se asigna el subproyecto hasta finales de agosto 2019. “Existe un enorme retraso en la producción animal. Porque a diferencia de la producción de la planta, los conjuntos de datos son apenas accesibles para el análisis de datos ".
Se recopilan datos muy diferentes sobre cerdas, lechones y cerdos de engorde en los establos de enseñanza y experimentales. "Recopilamos datos estructurados de forma rutinaria, como datos del planificador de cerdas o datos de engorde y sacrificio", informa Riekert. "Además, hay otros datos estructurados sobre el entorno de la vivienda, como la temperatura del compartimento, la configuración de ventilación, el flujo de agua o el consumo de alimento. También datos experimentales no estructurados sobre el comportamiento animal, que recibimos de las cámaras de video 50, entre otras cosas ”.
Redes digitales en lugar de soluciones aisladas
Hasta ahora, estos datos se han registrado utilizando tablas de Excel y aplicaciones especializadas; hasta ahora, la adquisición de datos ni siquiera es digital en todas partes. En el proyecto, los científicos reúnen estos datos heterogéneos en una plataforma de datos (almacén de datos).
Para hacer esto, equipan todo el granero con WLAN e instalan computadoras industriales con pantallas táctiles. Los sistemas externos existentes, como los sistemas de ventilación y alimentación, los integran. El objetivo: los pasos manuales ya no son necesarios en el establo sin papel, los datos ahora se envían directamente a la plataforma de datos a través de la nueva máscara de entrada. "Esto hace que la entrada de datos sea más rápida y eficiente", explica Tobias Zimpel, asistente de investigación en el proyecto. "Hay una verificación de plausibilidad en el sitio y los empleados pueden acceder al sistema de información en cualquier momento".
La red hace que los datos estén disponibles para el análisis de datos. "A través del aprendizaje automático, el sistema puede reconocer los patrones y las leyes en los diversos datos", explica Riekert. "El objetivo es derivar relaciones previamente desconocidas y utilizarlas para desarrollar ayudas para la toma de decisiones y modelos de pronóstico que beneficien el bienestar animal, la investigación y el manejo específico de la compañía".
ANTECEDENTES: Proyecto "Agricultura 4.0: Sistema de información para la cría de cerdos"
El proyecto "Agricultura 4.0: Sistema de información para la cría de cerdos" está financiado por el Ministerio de Asuntos Rurales y Protección del Consumidor (MLR) de Baden-Württemberg como parte de la estrategia del gobierno estatal "Agricultura 4.0 sostenible.digital". El proyecto es administrado por el Centro de Educación y Conocimiento de Boxberg (LSZ). El Departamento de Informática Empresarial II de la Universidad de Hohenheim recibe 197.648 euros por su proyecto, la financiación total asciende a alrededor de 0,3 millones de euros. El proyecto comenzó en 1.11.2016 y termina en 31.12.2019.
Antecedentes: pesos pesados de investigación
32,5 millones de euros en fondos de terceros fueron adquiridos por científicos de la Universidad de Hohenheim 2018 para investigación y enseñanza. La serie "Pesos pesados de la investigación" presenta proyectos de investigación sobresalientes con un volumen financiero de al menos 350.000 euros para investigación de aparatos o 150.000 euros para investigación sin aparatos.
Texto: Elsner (Universidad de Hohenheim)
IA en el establo: LSZ Boxberg y la Universidad de Hohenheim abren fuentes de datos para una cría de cerdos mejor y más económica Fuente de la imagen: Universidad de Hohenheim / Sacha Dauphin
