La Inteligencia Artificial (IA) es la capacidad de las máquinas para pensar y actuar de forma similar a los seres humanos y, probablemente, interactuamos con ella todos los días sin darnos cuenta.
Representa una revolución en la forma en la que interactuamos con la tecnología, un salto hacia un presente y futuro donde las máquinas no solo ejecutan instrucciones, sino que también piensan, aprenden y evolucionan.
El pasado 1 de agosto de 2024 entró en vigor la ley de IA, la primera y pionera legislación que busca regular los sistemas de Inteligencia Artificial que operen en UE para garantizar la seguridad y los derechos fundamentales de los ciudadanos ante los riesgos que plantea esta tecnología.
Será plenamente aplicable 2 años después, con algunas excepciones, para facilitar la transición al nuevo marco regulador
La Comisión Europea ha puesto en marcha el Pacto sobre la IA, una iniciativa voluntaria que pretende apoyar la futura aplicación e invita a los desarrolladores de IA de Europa y de fuera de ella a cumplir con antelación las obligaciones claves de la ley.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL DE LAS COSAS
El término AIoT (Inteligencia Artificial de las cosas) se refiere a la convergencia de la Inteligencia Artificial (AI) y el internet de las cosas (IoT).
Se trata de la combinación de tecnologías del IoT con herramientas y técnicas de Inteligencia Artificial para mejorar el rendimiento y la eficiencia de los sistemas automatizados.
La AIoT se basa en:
1. La recopilación de grandes cantidades de datos de dispositivos conectados a la AIoT.
2. El procesamiento de esos datos a través de técnicas de aprendizaje automático, redes neuronales y algoritmos de Inteligencia Artificial.
Con la AIoT, los dispositivos pueden aprender y mejorar automáticamente su rendimiento y tomar decisiones autónomas basadas en los datos recopilados.
| La AIoT se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo la automatización industrial, la gestión de edificios inteligentes, la salud conectada, la agricultura inteligente, la movilidad conectada y la ciudad inteligente, entre otros.
|
Por ello, tiene el potencial de revolucionar la forma en que interactuamos con el mundo físico y optimizar los sistemas automatizados en diversas áreas.LEY DE RENDIMIENTO ACELERADO
La Ley de rendimiento acelerado de Kurzweil sostiene que la tasa de cambio de cualquier sistema evolutivo siempre tiende a aumentar de forma exponencial y uno de estos sistemas es el crecimiento tecnológico.
El desarrollo tecnológico es constante, ocurre de forma exponencial y su propia aceleración acelera la tasa de cambio.
Cada vez que aparece una nueva tecnología, esta es utilizada para generar una tecnología aún mejor, creándose una retroalimentación positiva en un ciclo sin fin de desarrollo tecnológico.
El crecimiento tecnológico no se puede entender como algo lineal. De hecho, siempre ha sido exponencial. Aunque la mente humana haya intentado entender el progreso como algo gradual y lineal, la Ley de rendimiento acelerado de Kurzweil ha demostrado que la tasa de cambio del progreso se duplica a intervalos constantes.
Es decir, en el transcurso de un siglo no se experimentará un desarrollo tecnológico equivalente a 100 años, sino que este podría ser el equivalente a unos cuantos miles de años, por ejemplo, desarrollo de inteligencia biológica y no biológica, máquinas con una inteligencia muy superior a la humana e, incluso, capaces de expresar emociones.
BIG DATA
El término Big Data describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día. Sin embargo, lo importante no es la cantidad de datos, sino lo que las organizaciones hacen con los datos.
¡El Big Data se puede analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégico!
Chatbot y ChatGPT 
Chatbot es un programa informático que simula una conversación con usuarios finales humanos mediante un modelo de lenguaje ajustado con técnicas de aprendizaje supervisadas y de refuerzo.
ChatGPT es una aplicación de chatbot transformador generativo pre-entrenado (Chat Generative Pre-Trained Transformer) de Inteligencia Artificial desarrollado en 2022 por OpenAI que se especializa en el diálogo.
INTELIGENCIA AUMENTADA
La Inteligencia Aumentada amplía y apoya la inteligencia humana con la ayuda de la Inteligencia Artificial, pudiendo analizar gran cantidad de información en segundos y buscar tendencias y correlaciones a través del aprendizaje automático.
El resultado de este análisis de datos sirve como base para acelerar y simplificar el proceso de toma de decisiones en futuras acciones.
 ¡La Inteligencia Aumentada no ha llegado para sustituir a la inteligencia humana, sino a empoderarla! |
El principal objetivo de unir la Inteligencia Artificial con el conocimiento y la intuición humana es, por tanto, ayudar a las personas a realizar su trabajo de forma más eficiente y exitosa.
GEMINI
Gemini es el nuevo modelo de Inteligencia Artificial de Google que, a diferencia de Google Bard (el modelo anterior de Google), Chat GPT o Bing IA, no se trata de una aplicación o un chatbot que responde a consultas, sino que consiste en una tecnología que subyace a las plataformas.
Se trata de un modelo multimodal capaz de comprender distintos tipos de información texto, código, imágenes, audios, a diferencia de otras tecnologías que lo hacen de forma restringida al texto o a las imágenes.
Ha superado la capacidad o inteligencia de las tecnologías competidoras, por lo que se posicionaría como la IA más avanzada en existencia.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA
La Inteligencia Artificial generativa (IA generativa) es un tipo de Inteligencia Artificial que puede crear ideas y contenidos nuevos, como conversaciones, historias, imágenes, videos y música.
Se trata del siguiente paso en la Inteligencia Artificial:
Puede ser entrenada para que aprenda lenguaje humano, lenguajes de programación, arte, química, biología o cualquier tema complejo.
Reutiliza los datos de entrenamiento para resolver nuevos problemas. Por ejemplo, puede aprender vocabulario en inglés y crear un poema a partir de las palabras que procesa.
Puede utilizarse para diversos fines, como los chatbots, la creación de medios y el desarrollo y diseño de producto.
Para sacar el máximo rendimiento a la IA generativa, es importante saber que no piensan de la misma manera que los humanos:
IRRUPCIÓN DE LA IA EN EL MERCADO LABORAL
Según el Foro Económico Mundial, gran parte de las habilidades que aporten los empleados a la empresa habrán cambiado en los próximos años. Así, en el 2030, se prevé que el 75-85% de las profesiones que serán demandadas aún no existen.
IA EN LA GANADERIA
El sector ganadero tiene a su disposición herramientas técnicas innovadoras para que puedan desarrollarse de forma más sostenible, producir de manera más eficiente y eficaz, y con un menor coste.
Existen varios niveles de implementación de la IA en la producción animal.
El primer gran paso es computarizar la granja y, para ello, el ganadero ha de considerar la rápida evolución de los mercados, siendo recomendable tener en cuenta las ventajas de invertir en tecnología e IA.
La implementación de la IA en las granjas permite:
Mantener el bienestar animal.
Optimizar la producción.
Tener precisión y rapidez en la toma de decisiones para minimizar los fallos.
Capturar datos.
Aumentar la productividad.
Reducir los costes de producción con un mejor uso de insumos y recursos naturales.
 El monitoreo constante de los animales a través del uso de la Inteligencia Artificial puede prevenir enfermedades y favorecer el bienestar animal. |
Por ejemplo, la identificación de algún dato alterado en el confort térmico o un cambio en el comportamiento de los animales puede ayudar al productor a detectar precozmente una enfermedad y evitar que se propague.
Los datos se recogen con dispositivos IoT —que pueden ser un conjunto de hardware (aretes, chips y básculas electrónicas)— que incluso registran las actividades nutricionales, sanitarias, de vacunación y de control de enfermedades.
Gracias a las herramientas de diagnóstico precoz y predicción de enfermedades, es posible identificar dolencias ocasionales y garantizar el bienestar de los animales.
Las valoraciones en la agroganadera son siempre inciertas, ya que todo depende del clima y de los ciclos biológicos, que son susceptibles a cambios. En general, aún no se puede controlar si llueve o no y en qué cantidad, pero con lo que sí pueden contar los productores es con sistemas que ayuden a monitorear los ambientes constantemente y que hagan que la conectividad esté presente en todos ellos, ya sean externos o internos.
En este sentido, la Inteligencia Artificial ayuda y evita las pérdidas en el proceso de producción, existiendo empresas que ponen a disposición sus tecnologías con sensores, aprendizaje profundo (deep learning), aprendizaje automático (machine learning), cámaras térmicas y escáneres que aportan al productor datos sanitarios que se integran con la producción y reproducción de los animales.
 En el caso del ganado bovino, por ejemplo, hay dispositivos electrónicos de pesaje, collares con sensores, abrevaderos y comederos automáticos, termografía infrarroja y estaciones meteorológicas que aumentarán la capacidad de observación del rebaño. Así, el consumo de alimentos y agua, la conducta alimentaria e incluso el ritmo cardiorrespiratorio, que promueven el bienestar animal, pueden analizarse con el apoyo de la Inteligencia Artificial. |
| A continuación, se repasan algunas de las aplicaciones actuales de la IA disponibles para el sector ganadero. |
Monitorización del comportamiento animal
Existen sistemas de gestión de granjas en el mercado que utilizan sensores para registrar el comportamiento de cada animal y analiza los datos utilizando IA.
Este tipo de sistemas ayuda a identificar vacas en celo o enfermas, mejorando la eficiencia y el bienestar animal, e incluye los siguientes elementos:
Sensores que comunican automáticamente con nodos en el establo, registrando datos de comportamiento.
Procesadores que procesan los datos utilizando modelos de comportamiento de las vacas, ofreciendo cálculos avanzados de detección de celo, rumia y comportamiento de alimentación.
Tecnología que emplea algoritmos basados en IA desarrollados mediante técnicas de aprendizaje automático. Utilizan datos de más de 150.000 días de alimentación en granjas para anticipar la ingesta diaria de alimento del ganado. Entre las variables consideradas se encuentran las tasas de alimentación, tiempos de alimentación, ciclos de alimentación, comportamiento del ganado, tipo de ración y condiciones climáticas.
Cabe resaltar también que los sistemas de ordeño robotizado proporcionan multitud de datos que son gestionados por IA.
Detección y prevención de enfermedades
La colocación de sensores en los animales puede dar mucha información valiosa, como sus movimientos o temperatura. Por ejemplo:
Una temperatura más alta de lo normal puede ser un signo de una enfermedad o infección.
Si se detecta desde un primer momento, es posible actuar de forma más rápida, pudiendo salvar la vida del animal y evitar la propagación de la enfermedad.
Un animal que lleva más tiempo del habitual sin moverse puede indicar una enfermedad, una lesión como, por ejemplo, una cojera.
| Gracias a la Inteligencia Artificial, el ganadero puede recibir un aviso en su móvil cada vez que se detecta un posible animal enfermo.
Esto también conlleva un ahorro económico, ya que detectar enfermedades a tiempo disminuye los costes en servicios veterinarios, medicamentos y pérdida de animales. |
MASTITIS
La mastitis genera un alto impacto económico y en el bienestar animal.
En los modelos de aprendizaje automático del mercado, se usa la conductividad de la leche y el recuento de células somáticas para predecir la aparición de mastitis:
Si una vaca produce leche con una conductividad superior a 5,5 mS/ cm, se considera un posible caso de mastitis.
ACIDOSIS
La acidosis también puede tener graves consecuencias para la salud y la productividad de la vaca.
En el modelo de aprendizaje automático se utiliza el pH ruminal, registrado con un bolo ruminal, un sensor colocado en el rumen de la vaca, para predecir la presentación de acidosis:
Se considera un posible caso de acidosis a una vaca con un pH ruminal por debajo de 5,8.
| Los dos modelos presentan un excelente rendimiento en la identificación de casos potenciales de mastitis y acidosis, proporcionando a los ganaderos retroalimentación casi en tiempo real para mejorar el bienestar y el rendimiento de sus animales.
|
Los crotales inteligentes que predicen y/o miden la temperatura de los animales y avisan de desviaciones ya están presentes en nuestras explotaciones.
También se ha investigado el potencial de algunos indicadores de comportamiento registrados por collares de acelerometría (tiempo de alimentación, rumia y descanso) para la detección temprana de la acidosis.
La evidencia indica que es posible predecir una disminución del pH ruminal un día antes de que ocurra, observando una reducción significativa en el tiempo de rumia.
Bienestar animal
El bienestar animal es visto cada vez más como un atributo de la calidad alimentaria y los ciudadanos de la UE desean más información sobre cómo son tratados los animales de granja.
A este respecto, el etiquetado de productos puede contribuir a la conciencia de los consumidores sobre la calidad alimentaria y la sostenibilidad, al mismo tiempo que respalda a los productores de la UE que cumplen con altos estándares de bienestar animal.
EVALUACIÓN DEL COMPORTAMIENTO
Un ejemplo de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en ganadería que se está desarrollando en estos momentos es la grabación del comportamiento de los cerdos en granjas porcinas, estableciendo una relación entre su comportamiento y su bienestar.
Gracias a esto, se puede cuantificar el bienestar animal, que depende de factores como su alimentación, los estímulos que recibe o su hábitat, pero también de la relación con su cuidador.
Para establecer los patrones de comportamiento de los animales, se les graba en distintas situaciones en las que entran en juego factores diversos.
Posteriormente, estos vídeos se tratan con visión artificial, mediante una serie de métodos que procesan y analizan imágenes del mundo real para generar información que pueda ser tratada por una máquina.
Gracias a este sistema, se pueden detectar señales de estrés, desconfianza o problemas de salud en los animales.
| La información sobre el bienestar animal en el etiquetado es, de momento, voluntaria en la Unión Europea, lo que lleva a diferentes esquemas nacionales de etiquetado de bienestar animal que pueden confundir a los consumidores.
|
Las tecnologías que trabajan con IA aumentan la transparencia y minimizan el riesgo de información engañosa, en línea con las regulaciones voluntarias de etiquetado de alimentos europeas y nos proporciona información valiosa a los consumidores.
Optimización del uso del alimento
Los animales tienen distintas necesidades de alimento dependiendo de factores como la época del año o de los nutrientes que obtienen mediante el pasto.
A este respecto, se han desarrollado sistemas basados en IA que controlan los pastos por satélite, determinando la cantidad de nutrientes que los animales ingieren con el pasto y realiza una propuesta de los suplementos de pienso necesarios para la correcta nutrición de los animales.
Conocer la cantidad exacta de pienso que se va a necesitar en un día permite gestionar los recursos de la mejor manera, evitando el desperdicio o quedarse sin pienso para el ganado debido a un mal cálculo.
 Otra de las posibilidades es la de controlar el nivel de llenado de los silos, facilitando la vida al ganadero y evitando la necesidad de realizar una comprobación manual, lo que también mejora también la seguridad laboral en las explotaciones ganaderas. |
Trazabilidad animal
La trazabilidad es una cuestión clave en la industria ganadera y su objetivo es garantizar el bienestar animal y la seguridad alimentaria.
La Inteligencia Artificial permite conocer los movimientos de los animales en cada una de sus etapas, tener un historial con los tratamientos que se le han suministrado o un control de peso semanal durante toda su estancia en la granja.
Estos datos, que antes tenían que recogerse de forma manual por el ganadero y volcarse en una base de datos, pueden recolectarse ahora de forma prácticamente automática gracias a sistemas basados en IoT e Inteligencia Artificial.
Vallados virtuales
La IA también permite que los animales circulen libremente, sin necesidad de encerrarlos para tenerlos bajo control.
Con los sistemas de GPS actuales, se puede definir un vallado dentro del que pueden permanecer los animales. Si estos intentan traspasar el vallado virtual, su collar emite estímulos para disuadirlos, como por ejemplo ruidos o pequeñas descargas.
Una de las ventajas del vallado virtual es que es posible modificar la zona cercada según las necesidades, algo que sería muy costoso si se tratase de vallas físicas.
Impacto ambiental
El impacto ambiental de la producción ganadera es un factor significativo en el bienestar animal.
Utilizando la metodología de Evaluación del Ciclo de Vida (ECV) estandarizada se pueden determinar el impacto ambiental de productos, procesos o servicios a lo largo de todo su ciclo de vida.
Cuando se aplica a los sistemas de cría de vacuno lechero, la ECV evalúa su impacto en el calentamiento global, el uso de tierras, la eutrofización, la acidificación, el uso del agua y otros factores.
Esto ayuda a identificar las etapas clave de la contaminación o el consumo de recursos y estrategias para mejorar.
La ECV define los límites del sistema y evalúa los productos animales junto con subproductos como mantequilla, queso y carne. Después, mediante la IA se pueden conectar los resultados de la ECV con el bienestar animal y el medio ambiente.
Genética
La Inteligencia Artificial facilita la selección genómica, permitiendo a los ganaderos identificar y criar animales con genes de alta calidad, incluyendo la resistencia a enfermedades, eficiencia alimentaria, calidad de la leche y sostenibilidad.
En este contexto, existen actualmente programas de cebo de terneros que, mediante la IA, son capaces de predecir los rendimientos y la calidad de las canales.
La aplicación de estas técnicas puede elevar la calidad y el rendimiento del ganado, contribuyendo a una producción más sostenible y rentable.
Estas tecnologías también serían aplicables en el ganado ovino, prediciendo la calidad de su lana.
CONCLUSIONES
La IA ha venido a quedarse y, de hecho, estamos interactuando con ella todos los.
La velocidad a la que irán implantándose sistemas de trabajo con IA en las explotaciones y ganaderías será muy rápida.
A la hora de implementar IA en las explotaciones debemos tener en cuenta y utilizarlas para:
Objetivos claros.
Calidad de los datos.
Consideraciones éticas y etológicas.
Desarrollo de habilidades.
Infraestructuras adecuadas.
Gestión de facturas.
Gestión de stocks.
Soporte al cliente.
Verificación de proveedores.
Vigilancia y seguridad.
Control de calidad.
Estrategia comercial.
Cumplimiento normativo.
Rendimiento ventas.
Presentación de ventas.
Automatización muestras laboratorio.
Sostenibilidad.
Optimización de rutas.
Control cadena suministro.
Predicción de precios.
| El uso de la IA nos permite ser más eficaces y eficientes, mejorando las producciones y el bienestar animal, y contribuyendo a aumentar la sostenibilidad y rentabilidad de las granjas. |
Sigue leyendo este contenido
Regístrate gratis o inicia sesión para acceder a todo el contenido de rumiNews.
