En la producción porcina moderna, los recientes avances en visión computarizada pueden facilitar la vigilancia automatizada y proporcionar nuevos conocimientos sobre el comportamiento y la salud animal. Al combinar la tecnología de vídeo con la Inteligencia Artificial, Topigs Norsvin puede detectar comportamientos tanto preferidos como no deseados con mayor eficiencia que con los sistemas manuales tradicionales.
Øyvind Nordbø y Muhammad Umair Hassan forman parte del equipo de Topigs Norsvin que lidera el desarrollo de modelos de Inteligencia Artificial para la detección del comportamiento porcino.
Los cerdos comunican su salud y bienestar mediante interacciones sociales, posturas y patrones de movimiento. Las desviaciones de la dinámica normal de grupo se consideran comportamientos indeseados, que pueden comprometer su bienestar, salud y productividad. Estos comportamientos suelen deberse a factores ambientales como el hacinamiento o las condiciones desfavorables de los animales, y pueden provocar lesiones, disminución del crecimiento y aumento del estrés.
Topigs Norsvin ha desarrollado modelos de aprendizaje automático basados en Inteligencia Artificial (IA) para automatizar la observación de comportamientos no deseados. Muhammad Umair Hassan, Øyvind Nordbø y Kristine Hov Martinsen han sido los principales contribuyentes a este proceso de investigación y desarrollo
¿Cuál es el potencial de los modelos impulsados por IA para los rasgos de comportamiento?
“La combinación de videovigilancia e inteligencia artificial se está convirtiendo en una herramienta importante para analizar los rasgos de comportamiento del hato”, afirma Hassan. “En nuestro programa de selección, estas tecnologías facilitan una selección más específica, lo que nos ayuda a desarrollar y seleccionar cerdos más sanos, menos estresados y mejor adaptados a su entorno”.
“Actualmente estamos desarrollando modelos informáticos que pueden detectar y registrar automáticamente comportamientos no deseados, patrones que son difíciles o incluso imposibles de capturar manualmente”.
El objetivo es recopilar datos completos, fiables y objetivos sobre los rasgos de comportamiento para poder incluirlos en los futuros programas de selección de Topigs Norsvin. Además, el monitoreo continuo y objetivo puede ayudar a detectar posibles problemas, como la mordedura de cola u otros comportamientos relacionados con el estrés, lo que favorece la gestión proactiva y la mejora del bienestar animal.
¿Qué rasgos son relevantes para el análisis impulsado por IA?
“Nos centramos en detectar una variedad de comportamientos indeseados, como morderse la cola y las orejas, el hociqueo abdominal, e indicadores de bienestar, como la posición de la cola”, explica Hassan. “El morderse la cola es especialmente problemático en los cerdos de finalización y se considera uno de los comportamientos más perjudiciales en la producción porcina. El morderse las orejas y el hociqueo abdominal también son indicadores importantes de malestar y estrés”.
El proceso de desarrollo:
Desde cámaras de naves hasta modelos inteligentes
Topigs Norsvin está desarrollando modelos impulsados por IA a través de un enfoque estructurado de cuatro fases que combina datos de video, anotaciones manuales y técnicas de aprendizaje automático para permitir la detección automática de rasgos de comportamiento en cerdos.
Las grabaciones de video de las cámaras instaladas en las granjas de cerdos se incorporan a los modelos de aprendizaje automático . El equipo de investigación etiqueta manualmente los datos para identificar rasgos como mordeduras de cola, olfateo abdominal, mordeduras de orejas y posicionamiento de la cola. Tras el etiquetado, los datos se procesan y depuran antes de usarse para entrenar los modelos.
Proceso de 4 pasos para el desarrollo de modelos
Anotación: Todas las anotaciones de comportamiento deben crearse desde cero, lo que hace que el registro manual de datos sea un paso que requiere mucho tiempo.
Preprocesamiento de datos: Los datos se normalizan y luego se dividen en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.
Entrenamiento de modelos: Los datos limpios se utilizan para entrenar el modelo de aprendizaje automático para reconocer patrones de comportamiento.
Pruebas y validación El modelo se evalúa en cuanto a su precisión utilizando datos reales para garantizar un rendimiento confiable.
Resultados de la predicción del modelo entrenado: (a) Se registra un evento de mordedura de cola con un índice de confianza del 34 %. Las imágenes (b) y (c) muestran el comportamiento de olfateo abdominal registrado en diferentes intervalos de tiempo y con diferentes niveles de confianza. (d) La posición de la cola (cola abajo) y la mordedura de cola se registran en el mismo fotograma, pero con diferentes niveles de confianza.
Resumen
El uso de la tecnología de IA en el análisis del comportamiento de los cerdos está marcando el camino para cerdos más sanos y resilientes. Los modelos de IA desarrollados permiten la detección automática de problemas de comportamiento que antes eran difíciles de observar. El plan es integrar estos rasgos de comportamiento, medidos objetivamente, en el programa de selección, lo que permite la selección para un mayor bienestar y una menor incidencia de comportamientos relacionados con el estrés.
Sigue leyendo para saber más: Mejorar significa imitar el cerebro.
Para mejorar el rendimiento de la predicción, el equipo de investigación de Topigs Norsvin trabaja en un modelo de IA optimizado. Inspirado en cómo el cerebro humano percibe el movimiento, el nuevo modelo procesa el vídeo a diferentes velocidades de fotogramas y resoluciones para detectar comportamientos indeseables con mayor precisión.
Manténgase atento para obtener más información sobre cómo Topigs Norsvin está construyendo y entrenando estos modelos.