Precision agriculture for grazing and animal health management : a case study in Colombia (2023)
En esta investigación, abordamos el problema del manejo del engorde y salud animal en pastoreo rotacional. Para el estudio de este problema, nos hemos posicionado en el marco del paradigma de la agropecuaria de precisión, un enfoque tecnológico que utiliza herramientas y técnicas avanzadas de información y comunicación para optimizar los procesos de producción agrícola y ganadera. En este contexto, la ganadería de precisión se enfoca en el uso de tecnologías para mejorar la gestión de pastoreo y la salud de los animales en las granjas de ganado bovino. Algunos objetivos de la ganadería de precisión son aumentar la eficiencia y productividad de las granjas, mejorar la calidad de los productos y reducir los costos de producción. Además, también contribuye a la sostenibilidad ambiental, al permitir una gestión más eficiente de los recursos naturales y reducir los impactos negativos en el medioambiente. Aunque la ganadería de precisión ofrece muchas oportunidades para mejorar la eficiencia y la sostenibilidad en la producción de ganado, también presenta desafíos que deben ser abordados para lograr una implementación exitosa. Para abordar este problema, nuestro objetivo fue desarrollar metodologías, modelos y enfoques para apoyar la toma de decisiones en relación con el manejo de la productividad y la salud animal. Para alcanzar este objetivo, se plantearon varios subobjetivos, el primero consistío en desarrollar una arquitectura de ganadería de precisión utilizando tecnologías emergentes (Industria 4.0, inteligencia artificial, etc.), el segundo fue desarrollar modelos de conocimiento genéricos de ganadería de precisión para la gestión de la sanidad animal y el pastoreo, y finalmente, en el tercero desarrollar modelos meta-inteligentes para la ganadería de precisión en el contexto del pastoreo autónomo y la gestión de la sanidad animal. En general, se desarrollaron varios artículos de investigación para cumplir los objetivos propuestos en esta tesis. Inicialmente, se realizó un artículo de revisión de las últimas tendencias de la ganadería de precisión usando técnicas de aprendizaje automático. Por otro lado, para el primer objetivo específico se realizó un artículo donde se propusieron tres ciclos autónomos de tareas de análisis de datos basados en computación autónoma para un proceso de producción de carne de vacuno para la ganadería de precisión. Para cumplir el segundo objetivo específico se propusieron tres artículos. El primero es un modelo de identificación del peso del ganado vacuno mediante técnicas de aprendizaje automático para la detección de anomalías, el segundo presentó un sistema de supervisión del proceso de engorde de ganado en pastoreo rotativo mediante clasificación difusa, y en el tercero se desarrolló un modelo de optimización multi-objetivo para maximizar la ganancia de peso del ganado en pastoreo rotativo. Con respecto al tercer objetivo se desarrollaron tres artículos, el primero propuso un ciclo autónomo de tareas de análisis de datos para la auto-supervisión del engorde de animales en el contexto de la ganadería de precisión, y el segundo artículo presenta un sistema de gestión del proceso de engorde de bovinos en pastoreo rotativo mediante sistemas de diagnóstico y recomendación. Finalmente, el último artículo propuso la utilización del paradigma de meta-aprendizaje en un sistema de identificación del peso del ganado para la detección de anomalías. En cada artículo evaluamos las estrategias/modelos propuestos utilizando diversos conjuntos de datos. Los resultados mostraron la capacidad de las metodologías y modelos desarrollados para la toma de decisión en la gestión del proceso productivo ganadero. Específicamente, nuestras propuestas permiten realizar un manejo del engorde y salud animal en pastoreo rotacional, considerando, entre otras cosas, la supervisión, el diagnóstico, y la optimización del proceso productivo, con muy buenos resultados en las métricas de rendimiento.